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页面：在联邦学习中实现个性化和普遍性的平衡
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该论文提出了一种通过元网络在联邦学习网络中学习个性化策略的框架，为每个客户端生成定制的个性化策略。实验结果表明，该框架优于多种标准的手工个性化基线方法，尤其在标签偏移和特征偏移情况下表现更好。
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关键要点
- 该论文研究了联邦学习（FL）的个性化策略问题。
- 提出了一种通过元网络在FL网络中学习个性化策略的框架。
- 框架通过学习元网络的批量归一化和学习率参数为每个客户端生成定制的个性化策略。
- 实证结果表明，该框架在标签偏移和特征偏移情况下优于多种标准的手工个性化基线方法。
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