FedConv: 强化卷积神经网络用于处理联邦学习中的数据异质性
原文约300字/词，阅读约需1分钟。发表于：。本文系统地研究了不同建筑元素，如激活函数和标准化层，对异构联邦学习中的性能的影响，并提供了关于异构联邦学习微体系结构设计原则的指导，发现纯 CNN 在处理异构数据客户端时，通过战略性的架构修改能够达到与 Vision Transformer 相匹配甚至超越其在鲁棒性方面的表现，并且该方法与现有的联邦学习技术兼容，在联邦学习基准测试中提供了最先进的解决方案。
本文研究了建筑元素对异构联邦学习性能的影响，提供了微体系结构设计原则的指导。通过架构修改，纯CNN能够达到与Vision Transformer相匹配的表现，在鲁棒性方面甚至超越其表现。该方法与现有联邦学习技术兼容，在联邦学习基准测试中提供了最先进的解决方案。
