面向车联网的联邦学习模型定制框架及算法改进

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摘 要：针对车联网联邦学习服务难以满足用户训练个性化模型的需求，提出一种创新性的车联网联邦学习模型定制化服务框架。该框架采用了一种融合设备贡献度和数据集相似性的联邦学习聚合算法，实现了个性化联邦学习。该算法通过不同权重分配方式和相似性计算，使得不同用户可以根据自己的需求和数据特征，选择合适的模型训练方案。（剩余22591字）

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