该文章介绍了一种基于知识蒸馏的联邦学习方法FedSDD，通过构建教师模型的聚合集合来提高可伸缩性和性能。该方法在基准数据集上表现优于其他联邦学习方法。

FedSDD：面向联邦学习模型聚合的可扩展和多样性增强蒸馏
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