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  1. RESEARCH · CL_117295 ·

    新框架使用条件随机场（CRFs）精炼联邦学习聚合权重

    研究人员开发了一个新的联邦学习框架，该框架使用条件随机场（CRFs）来改进客户端聚合权重。该方法同时模拟了单个客户端的可靠性以及客户端之间的交互，从而更好地实现了全局训练目标的收敛。实验表明，该方法优于现有的联邦学习基线，尤其是在处理非独立同分布（non-IID）数据异质性时。