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个性化联邦学习的概率模型：一种 PAC-Bayesian 方法

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内容提要

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%。

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标签

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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