本研究提出了联邦尾锚(FedTA)方法,旨在解决联邦持续学习中的数据异构性问题,增强特征空间调整能力,提高模型的知识保持能力。实验证明该方法在多种任务中表现优异。
完成下面两步后,将自动完成登录并继续当前操作。