个性化联邦学习的概率模型：一种 PAC-Bayesian 方法

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本文介绍了pFedBayes，一种新型个性化联合学习方法，通过贝叶斯变分推理减轻模型过拟合问题。实验结果显示，pFedBayes在非i.i.d.有限数据下的MNIST、FMNIST和CIFAR-10上表现出色，分别提高了1.25%、0.42%和11.71%。

pFedBayes 个性化联合学习概率模型模型过拟合问题联邦学习贝叶斯变分推理非i.i.d.数据

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