BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-01-04T00:00:00Z 并非所有少数族裔平等：全球未识别类别感知的异构联邦学习 💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本文提出了一个通用的框架，利用迁移学习和知识蒸馏等方法，使得联邦学习在每个参与者拥有自己的数据和独特的模型的情况下也能够实现。试验结果显示，该框架平均提高了个体模型的测试准确度20％，仅有少数几个百分点的下降。 🏷️ 标签 测试准确度 知识蒸馏 联邦学习 迁移学习 通用框架 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
