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FedTGP:适应数据和模型异质性的具有自适应边缘增强对比学习的可训练全局原型
通过使用自适应边际增强对比学习(ACL)学习 Server 端的可训练全局原型(TGP),FedTGP 方法在维持原型增值的同时保留语义含义,实验证明在保持通信和隐私优势的基础上最高可提升 9.08% 的准确性,该方法超过了现有最先进方法。
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6 months ago
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