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面向边缘设备的领域自适应联邦学习与模型融合剪裁
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出DapperFL框架，旨在解决边缘计算中的系统异构性和领域迁移问题。通过模型融合剪裁和领域自适应正则化，DapperFL生成个性化紧凑模型，显著提升性能，实验结果显示性能提升最高可达2.28%。
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关键要点
- 本研究提出DapperFL框架，旨在解决边缘计算中的系统异构性和领域迁移问题。
- DapperFL通过模型融合剪裁和领域自适应正则化生成个性化紧凑模型。
- DapperFL显著提升模型性能，实验结果显示性能提升最高可达2.28%。
- DapperFL在多个领域的数据集上相较于现有框架具有显著优势，并降低模型体积。
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