BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-12-28T00:00:00Z FedSDD：面向联邦学习模型聚合的可扩展和多样性增强蒸馏 💡 原文中文，约2300字，阅读约需6分钟。 📝 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。 🏷️ 标签 FedSDD 可伸缩性 性能 知识蒸馏 联邦学习 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
