arXiv ID:
2603.28006
arXiv 提交日期: 2026-03-30
FedDES:基于图的动态集成选择用于个性化联邦学习 / FedDES: Graph-Based Dynamic Ensemble Selection for Personalized Federated Learning
1️⃣ 一句话总结
这篇论文提出了一种名为FedDES的新方法,它利用图神经网络为每个用户的数据样本动态选择和组合最合适的协作模型,从而在保护隐私的分布式学习中实现更精准的个性化预测,有效避免了传统方法中‘一刀切’模型带来的性能下降问题。