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SPADE-KD 提出异构环境下点对点个性化蒸馏框架
论文提出 SPADE-KD，一个完全去中心化的模型蒸馏框架，通过自适应蒸馏与效用驱动的对等选择，在模型架构与数据分布均异构的环境下优化个性化而非全局性能。在联邦分类任务上，其损失更低、收敛更快，优于朴素去中心化蒸馏。
arXiv cs.LG13 天前
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论文提出 SPADE-KD，一个完全去中心化的模型蒸馏框架，通过自适应蒸馏与效用驱动的对等选择，在模型架构与数据分布均异构的环境下优化个性化而非全局性能。在联邦分类任务上，其损失更低、收敛更快，优于朴素去中心化蒸馏。