BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-08-11T00:00:00Z 面向实例自适应的联邦学习推理 💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 该文介绍了一种新的FL算法FedIns，用于处理FL框架中的内部客户数据异质性，并通过实例自适应推理减少内部客户和跨客户之间的异质性。实验证明FedIns在Tiny-ImageNet上比现有FL算法表现更好，性能提升超过6.64%，通信成本不到15%。代码和模型将公开发布。 🏷️ 标签 FL算法 FedIns Tiny-ImageNet 内部客户数据异质性 实例自适应推理 联邦学习 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
