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low data
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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
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。
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