基于模型无关元学习的联邦神经架构搜索
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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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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%。