BriefGPT - AI 论文速递
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基于模型无关元学习的联邦神经架构搜索
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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FedMetaNAS框架，解决联邦学习中用户数据不均匀分布的问题，结合元学习与神经架构搜索，显著提升精度并加速搜索过程超过50%。
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关键要点
- 本研究提出FedMetaNAS框架，解决联邦学习中用户数据不均匀分布的问题。
- FedMetaNAS结合了元学习与联邦神经架构搜索。
- 该框架能够加速架构搜索过程，避免繁重的再培训阶段。
- 实验结果显示，FedMetaNAS在提升精度的同时，加快了搜索过程超过50%。
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