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Closed Merging of Parameter-Efficient Modules in Federated Continual Learning
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内容提要
本研究提出了一种新策略LoRM，旨在解决深度学习中模型合并的瓶颈问题。该策略在联邦持续学习中保持模型一致性，显著提升性能，并在多种场景中展现了先进成果。
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关键要点
- 本研究提出了一种新策略LoRM，旨在解决深度学习中模型合并的瓶颈问题。
- 该策略在联邦持续学习中保持模型一致性，显著提升性能。
- LoRM在多种联邦增量学习场景中展现了先进成果。
- 模型合并是深度学习中的关键技术，能够将多个模型整合为统一系统，同时保持性能和可扩展性。
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