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[学位论文] 作者：侯坤池,
来源：黑龙江大学 年份：2022
以机器学习为基础的人工智能领域备受瞩目且在不断影响人们的生活。作为重要的工具,机器学习成功地应用于材料性能预测、网络入侵分析、医疗检测等领域。在机器学习过程中,经常会遇到某类数据量比其他类数据量相差较大的情况,这种情况即被称为数据不平衡问题。......
[期刊论文] 作者：侯坤池,王楠,张可佳,宋蕾,袁琪,苗凤娟,,
来源：计算机应用研究 年份：2021
联邦学习是一种新型的分布式机器学习方法，可以使得各客户端在不分享隐私数据的前提下共同建立共享模型。然而现有联邦学习框架仅适用于有监督学习，即默认所有客户端数据均带有标签。由于现实中标记数据难以获取，联邦学习模型训练的前提假设通常很难成立。为解决此......
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