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#federated-learning
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- RECHERCHEheat 38
FedSIR : identification spectrale et re-labélisation des clients pour le federated learning avec labels bruités
Un cadre multi-étapes exploite la structure spectrale des représentations de caractéristiques pour corriger les labels bruités en apprentissage fédéré.
- RECHERCHEheat 38
FB-NLL : une approche par features pour gérer les labels bruités en Federated Learning personnalisé
FB-NLL découple le clustering des utilisateurs de la dynamique d'entraînement itératif pour résister aux labels corrompus en apprentissage fédéré personnalisé.