基于相似度感知和选择性通信协议的个性化联邦学习框架

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摘要： 提出一种名为相似度感知选择性知识蒸馏（TSKD）的个性化联邦学习框架，旨在解决传统联邦学习框架在通信效率和模型定制方面的局限性. TSKD 框架通过设置一个小规模预加载的参考数据集，使本地用户设备能够生成通信凭证并基于此评估其与异构设备网络内其余设备的相似度. 根据这个相似度指标，TSKD （剩余8412字）

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