Fed-EC: Bandwidth-Efficient Cluster-Based Federated Learning for Autonomous Visual Robot Navigation

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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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