効率的な連邦学習: クライアントの多様性に対応するためのモデル変換

連邦学習では、クライアントデバイスの能力や学習データの分布の違いに対応するため、個別のクライアントに最適化されたモデルを効率的に生成・訓練する必要がある。FedTransは、モデル変換と重み共有を用いて、コストを抑えつつ高精度なモデルを自動的に生成し、クライアントに割り当てる。