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surrogate labeled data
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ICLR
仅使用未标记数据的联邦学习与条件共享客户端
本文介绍未监督联邦学习,通过共享客户拥有的未标记数据的条件分布,移动类先验概率,并将客户拥有的未标记数据转换为每个客户的替代标记数据,从而在联邦学习中实现模型的共享,即联邦未监督学习(FedUL)模型。FedUL 是通用的未监督联邦学习解决
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2 years ago
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