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ICML
标签分布偏斜下的逻辑回归校准联邦学习
本文研究联邦学习中的标签分布偏斜问题,通过引入 FedLC 方法实现了基于标签分布偏差较小的联邦优化,实验证明该方法可以提高全局模型的准确性和性能。
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2 years ago
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