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alpha-sparsity prototype loss
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驯服异构数据领域中联邦原型学习中的跨领域表示变异
FedPLVM 通过引入方差感知的双层原型聚类和一种新颖的 α- 稀疏原型损失,解决交叉域特征表示的差异性,从而提高模型的泛化能力。在 Digit-5、Office-10 和 DomainNet 数据集上的评估显示了我们方法的优势。
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4 months ago
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