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面向车联网的联邦学习模型定制框架及算法改进-计算机应用研究2024年05期

面向车联网的联邦学习模型定制框架及算法改进

作者:李翰奇 王小妮 吴秋新 王灿 吴浪 杜俊龙 秦宇 字体:      

摘 要:针对车联网联邦学习服务难以满足用户训练个性化模型的需求,提出一种创新性的车联网联邦学习模型定制化服务框架。该框架采用了一种融合设备贡献度和数据集相似性的联邦学习聚合算法,实现了个性化联邦学习。该(试读)...

计算机应用研究

2024年第05期