精选理由
联邦学习各客户端标签不同步？PRO用投影记忆代替生成回放，不用额外预训练，在异构环境下表现更稳，值得做增量学习的试试。
论文提出PRO框架，用投影排练编排替代合成输入回放，在服务器维护紧凑的类级投影记忆。客户端通过平衡伪多任务训练结合当前样本和旧投影记忆。进一步提出的PRO-MAX增加了邻域加权记忆对齐。在图像、文本、图基准上，PRO和PRO-MAX在异构流下提升了保留率和最终效用，而基线即便扩大回放预算仍因监督不平衡退化，证明回放数量不足以解决质量问题。
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论文提出PRO框架，用投影排练编排替代合成输入回放，在服务器维护紧凑的类级投影记忆。客户端通过平衡伪多任务训练结合当前样本和旧投影记忆。进一步提出的PRO-MAX增加了邻域加权记忆对齐。在图像、文本、图基准上，PRO和PRO-MAX在异构流下提升了保留率和最终效用，而基线即便扩大回放预算仍因监督不平衡退化，证明回放数量不足以解决质量问题。
Federated class-incremental learning (FCIL) becomes substantially harder when clients observe different label subsets, progress through tasks at different stages, and provide uneven supervision for the same semantic conc…