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TPFL:基于置信度聚类的个性化Tsetlin联邦学ä¹
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内容提要
本研究提出了一种新颖的个性化技术TPFL，通过分组模型提高准确性和降低通信成本，保护用户隐私。实验结果在MNIST、FashionMNIST和FEMNIST数据集上达到最高准确率。
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关键要点
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本研究关注于联邦学习领域中的个性化技术。
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提出了一种新颖的方法TPFL，通过分组模型提高准确性。
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TPFL方法通过根据对特定类别的置信度将模型分组，降低了通信成本。
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研究结果表明，TPFL在MNIST、FashionMNIST和FEMNIST三个数据集上达到了最高的准确率。
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