数据异构性

数据异质性与数据异构性的本质和举例说明🍉 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/在现代数据科学与信息技术领域，“数据异质性” 与 “数据异构性” 是两个常见的概念。对于初学者而言，明确这两个概念的本质及其间的差异至关重要。本文旨在以简明易懂的方式，分别阐述这两个概念，并辅以实例，助您深入掌握。

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NeurIPS 2023 | FedFed：特征蒸馏应对联邦学习中的数据异构在本文中，我们提出了一种新的即插即用的联邦学习模块，FedFed，其能够以特征蒸馏的方式来解决联邦场景下的数据异构问题。FedFed首次探索了对数据中部分特征的提取与分享，大量的实验显示，FedFed能够显著地提升联邦学习在异构数据场景下的性能和收敛速度。