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FedCausal-Dyn: 一种在动态特征漂移下的联邦学习因果动态范式
arXiv cs.LG
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· 6天前
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FedCausal-Dyn是一种新颖的联邦学习框架,通过将因果特征与虚假变化分离来解决动态特征漂移问题,从而实现稳健的原型聚合。它在联邦领域泛化基准测试上取得了最先进的性能。
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