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实体 Federated unsupervised domain adaptation

Federated unsupervised domain adaptation

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  1. TOOL · CL_317578 ·

    新框架通过知识蒸馏简化联邦域自适应

    研究人员推出了一种新颖的一次性联邦无监督域自适应框架 SKD-ETR。该方法通过减少通信轮次并提高对噪声标签的鲁棒性，解决了现有联邦学习方法中的挑战。SKD-ETR 采用平滑知识蒸馏，利用源模型的平滑伪标签在目标域上训练学生模型，同时基于指数移动平均的教师精炼将知识传回源模型。在 OfficeHome 和 DomainNet 等基准数据集上的实验表明，SKD-ETR 在提高效率和鲁棒性的同时，取得了具有竞争力的性能。