首次发现！数据异构冲击联邦学习模型，关键在于表征维度坍缩

可以碰到，可用FedDecorr可以合理地缓和本地渐进仿真的线性吸积，从而进一步缓和有序仿真的线性吸积。

在CIFAR10/100两个数据库集上实验者法则。学术研究团队推断出FedDecorr可以很不便的加入到以前提议的多个州政府努力学习法则，并且造就相当大提高：

同时，为了简介法则的连通性，原作者在较少规模数据库集（TinyImageNet）上透过了检验，并且也通过观察到了相当大提高：

此外还基于TinyImageNet，实验者了FedDecorr在非常大规模州政府透过方的过场下的合理性。

结果如下备注。通过检验结果简介了FedDecorr可以被用于较少规模州政府透过方的过场。

FedDecorr对等价项系数（超模板β）的鲁棒性结果如下上图请注意。

通过检验，推断出FedDecorr对于其超模板β有较强劲的鲁棒性。

同时推断出将β改0.1是一个不错的默认值。

最后，学术研究其他部门实验者了在州政府努力学习时，可用有所不同的local epoch下FedDecorr也可以造就少见的提高：

研究成果地址：标识符链接：

— 完 —

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