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TOOL · CL_135446 · Jul 10 · 04:00

新框架支持具有演进式客户端的灵活联邦学习

研究人员开发了一个名为 CA-MMDS 的新框架，以应对联邦学习中的挑战，特别是针对演进式客户端集和变化的标签空间。这种持续多模型蒸馏方法允许异步客户端参与，并通过维护客户端模型的服务器端存档来降低通信成本。全局模型不是通过完全模型聚合来更新，而是通过从存档的本地模型进行蒸馏来更新，使其在现实世界的动态联邦中更加灵活和高效。该框架在多类 3D 腹部 CT 分割任务中表现出具有竞争力的性能。