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人工智能完整词典
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模型个性化
将通用全局模型适配到每个用户或设备的特定偏好和个体特征的过程。
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本地微调
在初始联邦学习训练后，基于每个客户端的本地数据对全局模型参数进行精细调整，以最大化个体相关性的技术。
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联邦元学习
结合元学习和联邦学习的方法，模型学习快速适应每个用户的新任务或特定偏好。
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加权聚合
融合本地模型更新的方法，其中每个贡献根据质量指标、数据量或对最终用户的相关性进行加权。
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客户端自适应
每个客户端在全局聚合之前或之后，根据其特定特征对接收到的模型进行个性化调整的策略。
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全局基础模型
在所有客户端之间共享的基础模型架构，作为本地个性化适配的共同起点。
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本地过拟合
个性化模型过度适应用户特定数据，失去对新输入泛化能力的现象。
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数据异构性
联邦系统中不同客户端之间数据的统计和分布差异，需要自适应个性化策略。
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联邦迁移学习
结合迁移学习和联邦学习，将全局知识有效适配到每个用户的特定场景中。
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联邦多任务学习
联邦学习的扩展，其中单一模型同时为不同用户或场景学习多个定制化任务。
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分布式持续学习
模型持续适应新本地数据而不遗忘先前知识，同时保持全局一致性的学习范式。
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联邦聚类
基于数据相似性或偏好将客户端聚类成组，以优化按组模型个性化的技术。
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混合架构
在联邦系统中结合多种个性化方法（微调、元学习等）以优化对个体需求的适配。
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局部-全局优化
在提升本地个性化性能与保持联邦模型全局一致性和性能之间进行平衡的迭代过程。
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