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Model personalization

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  1. TOOL · CL_180657 ·

    联邦学习框架优化能量采集设备的全局和个性化模型

    本研究论文介绍了一种新颖的联邦学习（FL）框架，专为能量采集移动设备设计。所提出的系统通过利用集群信息，解决了异构数据分布和有限能量可用性带来的挑战。它支持两个学习目标：通过减少数据偏差来增强全局模型的代表性，以及通过利用这种偏差来个性化集群特定模型。数值结果表明，在减少通信开销的同时，公平性或个性化得到了改善。