FedTGP: Trainable Global Prototypes with Adaptive-Margin-Enhanced Contrastive Learning for Data and Model Heterogeneity in Federated Learning

Fuente: arXiv

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Détails bibliographiques
Auteurs principaux:	Zhang, Jianqing, Liu, Yang, Hua, Yang, Cao, Jian
Format:	Preprint
Publié:	2024
Sujets:	Machine Learning Cryptography and Security Distributed, Parallel, and Cluster Computing
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https://arxiv.org/abs/2401.03230