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FedConv: 强化卷积神经网络用于处理联邦学习中的数据异质性
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内容提要
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。
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关键要点
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研究建筑元素对异构联邦学习性能的影响
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提供微体系结构设计原则的指导
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通过架构修改，纯CNN能够达到与Vision Transformer相匹配的表现
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在鲁棒性方面，纯CNN甚至超越了Vision Transformer的表现
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该方法与现有联邦学习技术兼容
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在联邦学习基准测试中提供了最先进的解决方案
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