FedBDFT

联邦学习中新发现标签粒度偏斜挑战

研究人员提出了联邦学习中的一个新挑战——标签粒度偏斜，即分层图像分类任务中的客户端提供不同详细程度的标签。为解决此问题，他们开发了一种方法，使用概率关系邻居分类器生成本地标签层级，并使用对不完全监督更具鲁棒性的条件softmax分类器。提出的分支解耦微调（BDFT）及其联邦版本FedBDFT在鲁棒性方面显示出显著改进，在CIFAR-100和ImageNet等数据集上，在严重偏斜情况下平均增益高达56.4%。