注意力机制驱动的个性化联邦学习特征分离方法 计算机应用研究 张晓琴 金西兴 陆艳军 曹泽宇 摘 要：提出了一种名为注意力机制驱动的个性化联邦学习特征分离方法（attention-driven feature separation method for personalized federated learning，FedAM），旨在解决传统联邦学习在高度异构数据环境下模型收敛性差和缺乏个性化解决方案的问题。（剩余19387字） 试读已结束，购买后继续阅读 阅读全文6.00元