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FedSDD：面向联邦学习模型聚合的可扩展和多样性增强蒸馏
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原文中文，约2300字，阅读约需6分钟。
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内容提要
该文章介绍了一种基于知识蒸馏的联邦学习方法FedSDD，通过构建教师模型的聚合集合来提高可伸缩性和性能。该方法在基准数据集上表现优于其他联邦学习方法。
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关键要点
- 提出了一种基于知识蒸馏的联邦学习方法FedSDD。
- FedSDD通过构建教师模型的聚合集合来提高可伸缩性和性能。
- 该方法在基准数据集上表现优于其他联邦学习方法，如FedAvg和FedDF。
- FedSDD增强了模型的多样性和整体性能。
- 研究表明，知识蒸馏方法能够改善联邦学习的鲁棒性和效率。
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