TriplePlay：利用CLIP增强联邦学习以应对非独立同分布数据和资源效率
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了在联邦学习中整合大型预训练模型（如CLIP）所面临的非独立同分布数据所带来的挑战。提出的TriplePlay框架通过量化和低秩适应技术，提升了联邦学习的适应性和性能，有效降低了GPU使用成本并加速学习过程，具有潜在的广泛应用价值。
该研究提出了一种灵活的隐私范式，将部分客户端的本地数据建模为非私有数据，从而提供了更多样化且以企业为导向的隐私视角。通过离线数据共享和近似梯度编码技术，提出了一种基于数据驱动的策略，用于减轻标签异质性和客户端慢速运行对联邦学习的影响。通过使用MNIST数据集进行数值模拟，证明了该方法能够改善模型的收敛性和准确性，并且可以利用一部分非私有数据。
