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读DENSE： Data-Free One-Shot Federated Learning
现有的一次性联邦学习方法大多不实用或面临固有限制，例如，需要公共数据集、客户端模型必须是同构的、需要上传额外的数据/模型信息。为了克服这些问题，本文提出了一个新颖的联邦学习框架DENSE，它通过一个数据生成阶段和一个模型蒸馏阶段来训练全局模型。
