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平衡信息與動態(tài)更新的原型表示聯(lián)邦學習

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摘要：聯(lián)邦學習（FL）是一種分布式機器學習方法，旨在通過訓練模型而不共享客戶之間的原始數(shù)據(jù)來解決隱私問題。然而，跨客戶端數(shù)據(jù)的異構性會阻礙FL 中的優(yōu)化收斂性和泛化性能。為了解決這個問題，本文提出了平衡信息與動態(tài)更新的聯(lián)邦原型學習（BD-FedProto）框架，它由兩個組件組成：原型調(diào)度的動態(tài)聚合（DA）和對比原型聚合（CPA）。（剩余13744字）

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