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在非独立同分布数据上评估联邦Kolmogorov-Arnold网络
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内容提要
本研究解决了联邦Kolmogorov-Arnold网络（F-KANs）在评估阶段的不足。通过将F-KANs与多层感知机（MLPs）进行比较，发现Spline-KANs在精度上可以在较短时间内达到MLPs的最佳效果，显示了在联邦学习中对Non-IID数据的有效处理潜力。
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