本研究提出了一种基于数据相似性的单次聚类算法，旨在解决层次联邦学习中的聚类身份估计问题。该方法提高了聚类效率，降低了隐私风险和通信开销，实验结果表明其在准确性和方差降低方面优于传统方法。

Data Similarity-Based One-Shot Clustering for Multi-Task Hierarchical Federated Learning
BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 ·
👤 个人中心
在公众号发送验证码完成验证