本文介绍了一种灵活的多头线性注意力（FMLA）方法，通过与可变形卷积块和在线知识蒸馏进行分层交互来提高局部感知能力。同时，还提出了一种简单但有效的掩码机制，以减少时间序列中的噪声影响并降低FMLA的冗余。结果显示该算法在top-1准确性方面具有可比性，并且在浮点运算每秒和参数数量方面与三种基于Transformer的模型相比，实现了更好的效率。

该研究提出了一种在线知识蒸馏的新方法，通过对比损失保证了参与者在不共享输入数据的情况下学习相似特征。该方法在多个数据集上进行了性能测试，相比独立学习和其他联邦知识蒸馏方案，提高了模型的效用。

本文介绍了一种灵活的多头线性注意力（FMLA）方法，通过与可变形卷积块和在线知识蒸馏进行分层交互来提高局部感知能力。同时，还提出了一种简单但有效的掩码机制，以减少时间序列中的噪声影响并降低FMLA的冗余。结果表明该算法在top-1准确性方面具有可比性，并以更低的复杂度实现了更好的效率。

本文提出了一种名为FMLA的灵活的多头线性注意力方法，通过与可变形卷积块和在线知识蒸馏进行分层交互来提高局部感知能力。同时，还提出了一种简单但有效的掩码机制，以减少时间序列中的噪声影响并降低FMLA的冗余。实验结果表明，该算法在top-1准确性方面具有可比性，并且在浮点运算每秒和参数数量方面比三种基于Transformer的模型更加高效。

该研究使用在线知识蒸馏方法，通过对比损失来学习相似特征。参与者的输入数据不需要共享，而是将特征表示发布到中央服务器。客户端使用对比目标来蒸馏知识，提高模型效用。该框架在多个数据集上进行了性能测试。