
Der Artikel präsentiert den KnFu-Algorithmus, der die Relevanz und Effektivität des Wissens lokaler Modelle bewertet und nur die effektiven Erkenntnisse semantischer Nachbarn für jeden Klienten fusioniert. Dies verhindert die Ausbreitung schädlichen Wissens und führt zu effektiven personalisierten lokalen Modellen.


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Effektive Wissensintegration in föderiertem Lernen: Personalisierte Fusion relevanter Erkenntnisse


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Der Artikel präsentiert den KnFu-Algorithmus, der die Relevanz und Effektivität des Wissens lokaler Modelle bewertet und nur das effektive Wissen semantischer Nachbarn für jeden Klienten integriert, um die Modellabweichung aufgrund nicht-IID-lokaler Datensätze zu verringern.


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Effektive Wissensintegration für personalisiertes föderiertes Lernen
