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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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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