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多域联邦学习是否不可或缺归一化?
Federated learning(FL)通过在分散的客户端上进行协同原位训练,增强数据隐私性。然而,FL 面临由于非独立和同分布的(non-i.i.d)数据而引起的挑战,导致潜在的性能下降和收敛阻碍。本研究解决了一个被称为多域 FL 的
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