tensorflow-federated - 转移从分布式源域中学到的知识

Question

为了解决联邦学习中非独立同分布数据的问题，我阅读了一篇论文，该论文添加了一个具有不同数据域的新节点并从分散的节点传输知识。我的问题是传输的信息是什么，是更新还是数据？

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Answer 1

通俗地说，非 idd 意味着并非所有类标签都均匀分布在客户端之间进行训练。由于显而易见的原因，在联合环境中，每个客户端都持有和训练 idd 数据是不可行的。关于您在问题中提到的论文中它是如何工作的具体查询，您可以分享论文的链接。