本文介绍了pFedBayes，一种新型个性化联合学习方法，通过贝叶斯变分推理减轻模型过拟合问题。实验结果显示，pFedBayes在非i.i.d.有限数据下的MNIST、FMNIST和CIFAR-10上表现出色，分别提高了1.25%、0.42%和11.71%。

本文介绍了一种名为pFedBayes的新型个性化联合学习方法，采用贝叶斯变分推理来减轻模型过拟合问题。实验结果表明，在非i.i.d.有限数据下，pFedBayes在MNIST、FMNIST和CIFAR-10上的表现优于其他个性化方法，分别提高了1.25%、0.42%和11.71%。