連邦学習における領域ヘテロジニティ下での双方向クラスタリング特徴コントラストの提案

提案手法FedCCLは、クライアント間の知識共有を促進し、各ローカルモデルの一般化性能を向上させるために、ローカルクラスタリング特徴コントラストとグローバルクラスタリング特徴コントラストの2つの主要コンポーネントを導入する。