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懒惰但有效：具有异构数据的协作个性化联邦学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种个性化联邦学习框架（pFedLIA），旨在解决客户数据分布异质性对全局模型性能的影响。通过“懒惰影响”方法进行分布式聚类，显著提升了模型性能。
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关键要点
- 本研究提出了一种个性化联邦学习框架（pFedLIA）。
- 该框架旨在解决客户数据分布异质性对全局模型性能的影响。
- 使用“懒惰影响”方法进行分布式聚类，提升模型性能。
- 研究表明该方法在多个真实和合成场景中有效恢复了全球模型的性能。
- 显著改善了现有基准结果。
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