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TOOL · CL_233512 · Sep 3 · 04:00

新的SAPE-FL框架增强了异构环境下的联邦学习

提出了一种名为SAPE-FL的新框架，以改进异构环境下的联邦学习。该方法将每个客户端的模型锚定到全局模型和同伴平均模型，并根据相似性进行加权。通过自适应地平衡全局知识转移和同伴协作，同时过滤掉不相似的客户端，SAPE-FL旨在减轻负迁移并增强鲁棒性。理论分析证实了其收敛性保证，实证结果表明，在高度异构和低数据客户端场景中，其性能优于现有方法。