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无噪音异构客户端的联邦学习谨慎学习
本篇论文提出了一种名为 FedCNI 的方法,通过使用噪声鲁棒局部求解器和强健的全局聚合器,在 Federated learning 的小规模本地数据集中解决标签噪声和类别不平衡带来的挑战,并在混合异构 FL 场景中实现了比现有技术更好的性
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