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协作方法：为了最大化跨边界联邦学习的泛化性能
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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
本文提出了一种基于FCCL+的联邦相关性和相似性学习方法，通过非目标蒸馏解决模型异质性和灾难性遗忘问题，并提出了综合评估标准。实验证明该方法在各种场景下具有优越性和高效性。
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关键要点
- 提出了一种基于FCCL+的联邦相关性和相似性学习方法。
- 通过非目标蒸馏解决模型异质性和灾难性遗忘问题。
- 利用不相关的未标记公共数据进行通信，构建交叉相关矩阵。
- 在逻辑和特征层面上对实例相似度分布进行对齐。
- 提出了一种综合评估标准。
- 实验证明该方法在各种场景下具有优越性和高效性。
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