Apr, 2023
基于联邦学习的可共享特征训练方法,用于友好个性化图像分类
Federated Learning of Shareable Bases for Personalization-Friendly Image Classification
Hong-You Chen, Jike Zhong, Mingda Zhang, Xuhui Jia, Hang Qi...
TL;DR本文提出了一种新的个性化联邦学习框架 ——FedBasis,它学习一组共享的 “基础” 模型,可以线性组合形成客户定制的模型,从而实现在低数据情况下减少推断成本,同时提高参数效率和鲁棒性。