通过提示驱动的特征转换解决联邦学习中的特征 - 分类器不匹配

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-07-23T00:00:00Z

研究发现传统联邦学习方法在面对数据异质性时表现欠佳。FedAvg中的特征提取器优于大多数个性化联邦学习方法的特征提取器。通过线性变换对特征进行对齐，FedAvg可以超越大部分PFL方法。为解决不匹配问题并增强特征提取器质量，提出了一种名为FedPFT的新型PFL框架。实验证明，FedPFT的性能超过了最先进的方法，提高了7.08%。