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FedShift: 通过权重偏移聚合解决联邦学习的双重异质问题
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内容提要
FedShift 是一种新颖的算法，旨在在双重异质性情况下提高训练速度和模型的准确性，通过量化和移位技术改善客户参与度，并提升在异质性环境中的准确性 3.9%。
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