论文精选09:32Range Penalization:联邦学习中的理论突破与极值聚类新方法联邦学习团队终于有了一个兼顾理论严谨和实际效率的正则化方案——极值聚类能显著提升模型压缩和通信效率,做分布式系统或资源受限场景的开发者可以直接参考实验设置。#联邦学习#正则化#极值聚类#理论分析aarXiv cs.LG@Yiyuan She 等 3 人原文稍后读已读值得跟进有用关注 联邦学习