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FAST:面向联邦学习的快速自适应聚合技术进行多标签分类
本文提出了一种基于聚类的多标签数据分配和一种新的聚合方法 —— 快速标签自适应聚合以解决多标签联邦学习中的分类问题。实验结果表明,该方法仅需要不到 50%的训练迭代和通信轮次即可超过最先进的联邦学习方法。
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