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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
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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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。
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关键要点
- 提出了一个通用的框架，利用迁移学习和知识蒸馏等方法。
- 该框架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。
- 在 MNIST/FEMNIST 和 CIFAR10/CIFAR100 数据集上的试验中，个体模型的测试准确度平均提高了 20%。
- 与独立建模相比，该框架仅有少数几个百分点的下降。
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