摘要 联邦学习是解决机器学习中数据共享和隐私保护两个关键难题的重要方法．然而，联邦学习本身也面临着数据异构和模型异构的挑战．现有研究往往只专注于解决其中一个方面的问题，忽视了两者之间的关联性．为此，本文（试读）...
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