HypeMeFed是一种新的联邦学习框架，通过多出口网络架构和基于超网络的模型权重生成，支持客户的异构性。在真实设备测试中，HypeMeFed相较于FedAvg方法提高了准确度，减少了超网络内存需求，并加速了1.86倍。

基于高效超网络的异构联邦学习
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