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改进后验网络的个性化联邦学习的狄利克雷基础不确定性量化

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内容提要

本文介绍了一种名为pFedBayes的新型个性化联合学习方法，采用贝叶斯变分推理来减轻模型过拟合问题。实验结果表明，在非i.i.d.有限数据下，pFedBayes在MNIST、FMNIST和CIFAR-10上的表现优于其他个性化方法，分别提高了1.25%、0.42%和11.71%。

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标签

pFedBayes 个性化联合学习 模型过拟合问题 联邦学习 贝叶斯变分推理 非i.i.d.有限数据
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