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FedMHO: Heterogeneous One-Shot Federated Learning for Resource-Constrained Edge Devices

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。

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内容提要

FedMHO框架通过在资源充足的客户端使用深度模型和在受限设备上使用轻量生成模型，解决了边缘设备在传统联邦学习中的计算与通信开销问题，提升了训练效率与性能。实验结果显示，FedMHO在多种设置下优于现有技术，展现了其在边缘计算中的应用潜力。

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