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处理联合学习中无限陈旧问题：数据与设备异构相互交织
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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
该研究提出了InclusiveFL联邦学习方法，解决了异构设备下的全局模型训练问题，并实现了客户端之间的模型学习和知识迁移。实验表明，该方法在联邦学习框架下具有很好的效果。
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关键要点
- 提出了一种名为InclusiveFL的联邦学习方法。
- 解决了异构设备下的全局模型训练问题。
- 通过共享知识和动量知识蒸馏实现客户端之间的模型学习和知识迁移。
- 实验表明该方法在联邦学习框架下效果良好。
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