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FedRAN是一种资源感知的分析型联邦持续学习框架，用紧凑的随机特征统计量替代基于梯度的更新，在显著降低通信与计算成本的同时实现高精度。
本文介绍了Bernstein–Schur核，这是一类介于平移不变模板和点积模板之间的非平稳核，并通过草图化有限调制和随机化完全单调径向因子，提供了一种随机特征构造方法。该方法能够生成无偏估计量，其算子范数界限由本征维度控制，并且实验在一个有偏核示例上验证了该方法。