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信通院&清华:FedRE破联邦学习三难困境
量子位
AI 摘要
信通院和清华联合团队:为解决联邦学习中模型性能、数据隐私和通信开销的难题,提出FedRE框架。它可适配异构与同构场景,实验显示其性能优、隐私保护强且通信开销低。
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信通院&清华提出FedRE:用「纠缠」搞定联邦学习三难困境 | CVPR 26
联邦学习中兼顾模型性能、数据隐私和通信开销是挑战,尤其在模型异构场景。信通院和清华联合团队提出FedRE框架,能适配异构与同构场景,保证性能同时保护隐私、降低开销。

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