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改进的联邦数据集建模：使用狄利克雷 - 多项式混合模型
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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。在试验中，该框架在MNIST/FEMNIST和CIFAR10/CIFAR100数据集上使得个体模型的测试准确度平均提高了20％。
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关键要点
- 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。
- 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，该框架使得个体模型的测试准确度平均提高了 20%。
- 与独立建模相比，只有少数几个百分点的下降。
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