ICLRJul, 2021
关于连接通用型和个性化联邦学习用于图像分类
On Bridging Generic and Personalized Federated Learning for Image Classification
Hong-You Chen, Wei-Lun Chao
TL;DR本文提出一种新型联邦学习框架,名为 Fed-RoD,它通过解耦模型的双重任务,即引入一族能够应对不同问题数据分布的损失函数,并将个性化预测器作为一个轻量级的自适应模块,使学习模型同时实现了最先进的通用和个性化的性能表现。