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Apr, 2024
个性化联邦学习基于堆叠
Personalized Federated Learning via Stacking
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Emilio Cantu-Cervini
TL;DR
使用堆叠泛化的新型个性化方法，在保护隐私的情况下，直接发送模型来训练元模型，并在水平、混合和垂直分区联邦中适用各种模型类型和隐私保护技术，从而创建更适合个体客户数据的多个模型，并通过多方面评估每位客户对联邦的贡献。
Abstract
Traditional
federated learning
(FL) methods typically train a single global model collaboratively without exchanging raw data. In contrast, Personalized
federated learning
(PFL) techniques aim to create multiple
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