本文介绍了个性化联邦学习（pFL）中的一种有效方法FediOS，通过重新设计特征偏斜pFL的架构解耦设计，将模型分为通用和个性化特征提取器以及共享预测头。实验证明该方法在特征偏斜异质性下达到了最先进的pFL性能。

FediOS: 在特征不平衡联邦学习中解耦正交子空间实现个性化
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