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[期刊论文] 作者：杨秀清, 彭长根, 刘海, 丁红发, 汤寒林,
来源：计算机与数字工程 年份：2022
联邦学习中用户的数据数量不同得到的聚合权重不同,数据质量不同也会对参与联邦训练的用户聚合权重产生影响。针对传统联邦学习中因单一因素确定聚合权重导致的贡献不公平问题,并且基于用户的数据数量和用户的数据质量提出一种基于数据质量评估的公平联邦学习方......
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