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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

💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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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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标签

CNN Vision Transformer 异构联邦学习 微体系结构设计 神经网络 联邦学习 联邦学习基准测试
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