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  1. TOOL · CL_65575 ·

    新的FedMTFI架构提升联邦学习准确性

    研究人员推出FedMTFI，一种旨在改善异构环境中联邦学习的新架构。该方法根据相似的硬件和模型类型对客户端进行聚类，使每个集群能够在非IID数据上训练专门的模型。然后，服务器将这些模型聚合为充当全局学生模型的教师的原型，并通过使用Shapley值进行特征重要性加权来增强，以提高准确性和可解释性。