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针对边缘设备领域异质性的稳健联邦学习
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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
本研究提出了一种原型增强框架，旨在解决联邦学习中因领域异质性导致的全局模型收敛问题。通过引入联邦增强原型对比学习（FedAPC），显著提升了模型的泛化能力和稳健性，实验结果表明其性能优于现有技术。
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关键要点
- 本研究提出了一种原型增强框架，解决联邦学习中的全局模型收敛问题。
- 该框架通过引入联邦增强原型对比学习（FedAPC）来提升模型的泛化能力。
- FedAPC增强了特征的多样性和模型的稳健性。
- 实验结果表明，该框架在性能上显著优于现有的先进技术。
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