基本信息
文件名称：分解式个性化联邦学习架构设计与性能优化研究 .pdf
文件大小：17.44 MB
总页数：60 页
更新时间：2025-07-15
总字数：约4.75万字
文档摘要
分解式个性化联邦学习架构设计与性能优化研
究
1.内容概览
本研究报告深入探了分解式个性化联邦学习架构的设计及其性能优化的关键问
题。通过对该领域现有研究的综述，我们提出了一个创新的分解式个性化联邦学习框架,
并针对其性能瓶颈进行了系统性的优化研究。
主要研究内容包括：
?分解式个性化联邦学习架构设计：我们首先分析了个性化联邦学习的挑战，包括
数据隐私保护、模型聚合效率等，并在此基础上设计了一种新的分解式架构。该