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通过自适应权重聚类和服务器端蒸馏实现高效通信的联邦学习

💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要

本文研究了在通信成本和隐私保护的限制下联邦表示学习的可行性。通过自监督对比本地训练的鲁棒性，提出了一种新的Federated representation Learning框架，使用相似度蒸馏对全局模型进行训练。实验证明该方法在多种数据集上能够以可比较的结果实现多种设置下的性能。

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标签

全局模型 服务器端 相似度蒸馏 联邦学习 联邦表示学习 自监督对比本地训练 鲁棒性
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