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RESEARCH · CL_167697 · Jul 28 · 04:00

新的联邦学习方法应对模型异构和数据缺失问题

两篇新的研究论文介绍了联邦学习的新方法，解决了模型异构和模态缺失的挑战。FedTopo 专注于共享类别关系拓扑，以克服客户端之间的架构差异，并在实验中优于现有方法。FedTaste 通过使用冻结的基础模型创建全局结构蓝图，并使用轻量级提示和谱一致性正则化来适应缺失模态的客户端，来解决多模态联邦学习中数据缺失的问题。