arXiv ID:
2604.11278
arXiv 提交日期: 2026-04-13
面向联邦学习的表征对齐多尺度个性化方法 / Representation-Aligned Multi-Scale Personalization for Federated Learning
1️⃣ 一句话总结
本文提出了一个名为FRAMP的联邦学习新框架,它能够根据每个参与设备的数据特点和计算能力,自动生成量身定制的轻量化模型,并通过对齐不同模型学到的知识表征来保证整体学习效果,从而在资源受限的多样化设备上实现更好的个性化与泛化性能。