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Chaimaa Medjadji
Chaimaa Medjadji
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联邦学习框架优化模型选择和知识蒸馏
研究人员开发了 FedKDNAS，一个新颖的联邦学习框架，可优化异构客户端设备的模型选择和知识蒸馏。该方法允许每个客户端自主选择一个轻量级模型，以适应其特定的准确性和资源限制。然后，该框架使用混合目标进行训练，结合了监督学习和知识蒸馏，并且仅共享在公共参考集上的预测。评估表明，FedKDNAS 在非独立同分布（non-IID）条件下显著提高了准确性，降低了 CPU 使用率，并与现有基线相比大幅降低了通信开销。
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New research advances federated learning with proactive client selection and privacy analysis
Researchers are exploring new methods to improve federated learning, a technique for training models across decentralized data sources while preserving privacy. One approach, "Choose Wisely and Privately," uses mutual i…