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federated domain unlearning
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面向联邦域去学习的验证方法和挑战
我们的研究第一次全面系统地研究了多领域上下文中现有技术在联邦领域消除中的特征和挑战,揭示了忽视领域特定数据对模型行为的细微影响所造成的性能下降和准确性损失。为此,我们提出了专为联邦领域消除量身定制的新型评估方法,旨在在不损害模型整体完整性和
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