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低维特征空间内有效个性化联邦学习的实现
基于低维特征空间的个性化联邦学习(Personalized Federated Learning,PFL)框架,通过选择每个客户端自适应其本地数据分布下全局编码器生成的特征中与任务相关的特征,提供了比参数空间更易理解和解释的 PFL 实现方
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