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local label distribution
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异质标签分布下,联邦医学关系抽取中主分类向量的对比研究
本文提出了一种称为 FedCMC 的方法,可以在不泄露原始数据、提取的表示和标签分布的情况下,仅通过转移分类器参数的少量附加传输,使多个客户端协同训练深度网络,其中使用了所提出的新概念 “Major Classifier Vectors”
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