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车联网联邦学习的数据异质性问题及基于个性化的解决方法综述
综述 | 更新时间:2024-11-14
    • 车联网联邦学习的数据异质性问题及基于个性化的解决方法综述

    • Survey on data heterogeneity problems and personalization based solutions of federated learning in Internet of vehicles

    • 通信学报   2024年45卷第10期 页码:207-224
    • DOI:10.11959/j.issn.1000-436x.2024170    

      中图分类号: TN92
    • 收稿:2024-06-05

      修回:2024-09-03

      纸质出版:2024-10-25

    移动端阅览

  • 刘淼,林婉茹,王琴等.车联网联邦学习的数据异质性问题及基于个性化的解决方法综述[J].通信学报,2024,45(10):207-224. DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2024170.

    LIU Miao,LIN Wanru,WANG Qin,et al.Survey on data heterogeneity problems and personalization based solutions of federated learning in Internet of vehicles[J].Journal on Communications,2024,45(10):207-224. DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2024170.

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