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FedEAS

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  1. TOOL · CL_133503 ·

    FedEAS策略降低了联邦学习中合成数据生成的成本

    研究人员开发了FedEAS,这是一种旨在缓解联邦学习(FL)中标签偏斜的新型策略。该方法通过根据每个客户端的本地标签分布为其分配预算来优化合成数据生成过程,从而确定生成样本的数量和目的地。与传统的全类别平衡方法相比,FedEAS显著降低了相关的计算成本,在生成预算减少高达94.1%的情况下实现了显著的准确性提升。与相同生成预算下的均匀分配策略相比,FedEAS表现出更优越的性能,在CIFAR-10和CIFAR-100等数据集上准确率提…