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TOOL · CL_317575 · Oct 23 · 04:00

FedBST框架通过新颖的自训练方法增强无监督联邦学习

研究人员引入了FedBST，一个用于无监督联邦学习的新颖框架，旨在提高分类准确性，尤其是在存在显著非IID数据偏移的情况下。与仅依赖高置信度预测进行伪标签化的先前方法不同，FedBST通过惩罚过度自信的预测来增加不确定性并防止错误标签化，从而纳入了模糊样本。该框架还利用视觉-文本集成策略进行本地适应和校准。