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REPA: 非独立同分布环境中无需训练和数据标签的客户端聚类改进联邦学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该论文介绍了一种名为REPA的方法，用于在非独立同分布的联邦学习环境中进行客户端聚类。该方法使用基于自动编码器的监督方法来创建客户端的嵌入，无需训练或标记数据收集。实验结果表明，REPA在提供最先进的模型性能的同时扩展了基于聚类的联邦学习的适用范围。
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关键要点
- 该论文介绍了一种名为REPA的方法。
- REPA用于在非独立同分布的联邦学习环境中进行客户端聚类。
- 该方法不需要进行训练或标记数据收集。
- REPA使用基于自动编码器的监督方法来创建客户端的嵌入。
- 该方法揭示了客户端的潜在数据生成过程。
- 实验分析在三个不同数据集上进行，证明了REPA的有效性。
- REPA在提供最先进的模型性能的同时，扩展了基于聚类的联邦学习的适用范围。
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