PFKD:综合考虑数据异构和模型异构的个性化联邦学习框架

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摘要 联邦学习是解决机器学习中数据共享和隐私保护两个关键难题的重要方法．然而，联邦学习本身也面临着数据异构和模型异构的挑战．现有研究往往只专注于解决其中一个方面的问题，忽视了两者之间的关联性．为此，本文提出了一个名为PFKD的框架，该框架通过知识蒸馏技术解决模型异构问题，通过个性化算法解决数据异构问（剩余12694字）

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