2022年4月20日
Hierarchical Personalized Federated Learning for User Modeling阅读笔记
摘要： #动机 本文是2021年WWW上发表的一篇论文。现有的联邦学习方法大多是针对一致的客户端设计的，但是现实情况是不同客户端通常存储不同的数据，具体来说有以下问题：1.统计异构性，不同客户端的数据不总是独立同分布的，这将会导致个性化的客户端。2.隐私异构性，用户数据隐私级别不同，有些是可以公开的，有些必 阅读全文
posted @ 2022-04-20 23:04 South1999 阅读(306) 评论(0) 推荐(0) 编辑