IJCAIApr, 2022
通过联邦特征重训练进行异构和长尾数据的联邦学习
Federated Learning on Heterogeneous and Long-Tailed Data via Classifier Re-Training with Federated Features
Xinyi Shang, Yang Lu, Gang Huang, Hanzi Wang
TL;DR本文提出了一种新型的隐私保护联邦学习方法,通过分类器重新训练实现异构和长尾数据的隐私保护联邦特征,可在不泄露本地数据或类分布信息的情况下产生与真实数据上重新训练后的分类器相当的性能。实验结果表明,该方法是一种有效的解决方案,可在异构和长尾数据下获得有希望的联合学习模型。