FedSPC: Gemeinsame Parameterkorrektur für personalisiertes Federated Learning

arXiv:2606.13748v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Personalisiertes Federated Learning (PFL) ist einer der wichtigen Ansätze im Federated Learning zur Adressierung statistischer Heterogenität bei gleichzeitiger Ermöglichung Client-spezifischer Anpassung. Viele PFL-Methoden teilen das Modell in gemeinsame und personalisierte Parameter,