基于个性化联邦学习的“用户情感模型”如何避免“过个性化”？ 热门官方

回答：过个性化指模型过度适配用户的小众情感特征，导致泛化能力下降（如仅适配用户的“方言情感表达”，在新场景中失效）。避免方法：① 共性-个性特征分离（联邦学习聚合时，保留各用户的“共性情感特征”（如Valence-Arousal维度），仅个性化“小众特征”（如方言词汇））；② 多场景验证（在模型训练中引入多场景数据（如不同地域、话题），确保个性化特征不影响跨场景泛化）；③ 动态个性化权重（根据用户的使用场景（如“家乡场景” vs “异地场景”）动态调整个性特征的权重，异地场景降低个性权重以提升泛化）。某社交APP应用后，用户情感模型的跨场景识别准确率保持85%，较过个性化模型提升30%。