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实体 Haozhe Wu

Haozhe Wu

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  1. TOOL · CL_133545 ·

    新的FDRMFL框架增强了在非独立同分布数据上的多模态联邦回归

    研究人员推出了一种新颖的框架FDRMFL,专为联邦回归任务中的多模态特征提取而设计,特别解决了非独立同分布(non-IID)数据带来的挑战。该框架采用了一个包含四个项的局部目标函数:MSE预测损失、互信息代理、用于跨模态分布对齐的对称KL惩罚项,以及用于将局部表示锚定到全局共识的对比损失。在合成和真实世界数据集上的实验表明,FDRMFL的有效性,与PCA和VAE等传统方法相比,平均MSE显著降低,并且优于FedAvg和FedProx等…