arXiv cs.CV· Bar{\i}\c{s} B\"uy\"ukta\c{s}, Beg\"um Demir·· 4 小时前AI 评分30
FedMAD：面向遥感图像分类联邦学习的调制感知定向聚合
FedMAD: Modulation-Aware Directional Aggregation for Federated Learning in Remote Sensing Image Classification
AI 导读
FedMAD 是面向遥感图像分类的个性化联邦学习框架，用轻量调制模块和本地批归一化层分离全局共享表示参数与客户端专属适配参数，以应对客户端数据分布异构。其调制感知定向聚合按本地调制更新的对齐程度动态调整各客户端聚合权重，抑制冲突更新。在 BigEarthNet-S2 和 EuroSAT 数据集上，该框架在异构遥感数据分布下优于现有联邦学习算法，代码将公开。
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