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Fed-EC: Bandwidth-Efficient Cluster-Based Federated Learning for Autonomous Visual Robot Navigation
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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
本研究提出了聚类式联邦学习框架Fed-EC，解决了传统模型在不同环境中的应用不均问题。该框架显著降低了通信带宽需求（减少23倍），在导航任务中表现优于局部学习，且与集中式学习相当。
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关键要点
- 本研究提出了聚类式联邦学习框架Fed-EC。
- Fed-EC解决了传统模型在不同环境中的应用不均问题。
- 该框架显著降低了通信带宽需求，减少了23倍。
- 在目标导向导航任务中，Fed-EC的性能与集中式学习相当，优于局部学习。
- Fed-EC能够实现对新加入的机器人模型的有效转移。
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