本研究提出DapperFL框架，旨在解决边缘计算中的系统异构性和领域迁移问题。通过模型融合剪裁和领域自适应正则化，DapperFL生成个性化紧凑模型，显著提升性能，实验结果显示性能提升最高可达2.28%。

面向边缘设备的领域自适应联邦学习与模型融合剪裁
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