Communication-Efficient and Robust Multi-Modal Federated Learning via Latent-Space Consensus
通过潜在空间共识实现高效的多模态联邦学习
机构 * Center for Wireless Communications, University of Oulu(奥卢大学无线通信中心)
专题命中 其他多模态 :multi-modal(title,abstract);cross-modal(abstract)
AI总结 本文提出CoMFed框架,通过可学习的投影矩阵生成压缩的潜在表示,并利用潜在空间正则化器对齐客户端间的表示,提升跨模态一致性和鲁棒性,实验显示在人体活动识别基准上具有竞争力的准确率与低开销。
Comments Accepted for publication in IEEE Wireless Communications Letters