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DFRD：无数据的异构联邦学习鲁棒性蒸馏
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
DFRD是一种联邦学习方法，使用无数据的知识蒸馏机制，在服务器上逼近客户端上传的本地模型训练空间，并通过动态加权和标签采样准确提取本地模型的知识。实验证明DFRD相较于基准模型取得了显著的性能提升。
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关键要点
- DFRD是一种联邦学习方法，使用无数据的知识蒸馏机制。
- DFRD在服务器上逼近客户端上传的本地模型训练空间。
- 通过动态加权和标签采样，DFRD准确提取本地模型的知识。
- 实验证明DFRD相较于基准模型取得了显著的性能提升。
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