FedMSplit: Correlation-Adaptive Federated Multi-Task Learning across Multimodal Split Networks

背景

• 多模态联邦学习
• 这些方法的一个潜在限制是，它们仍然假设客户机模型之间的模态一致性，即，所有客户机都有相同的输入模态设置，并且客户端模型共享相同的参数空间。

问题假设

提出的算法

实验