FedProto: Federated Prototype Learning across Heterogeneous Clients

C知道: FedProto是一个基于异构客户端的联邦原型学习方法。它旨在解决联邦学习中异构数据和模型的挑战。FedProto采用了原型学习的思想，将每个客户端的数据聚类成不同的原型，并利用这些原型进行模型训练和聚合。这种方法可以减少模型通信和计算量，并提高模型的泛化能力。FedProto在异构客户端环境中具有很大的应用潜力，可以用于各种联邦学习任务。