BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-10-03T00:00:00Z

Data Similarity-Based One-Shot Clustering for Multi-Task Hierarchical Federated Learning

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内容提要

本研究提出了一种基于数据相似性的单次聚类算法，旨在解决层次联邦学习中的聚类身份估计问题。该方法提高了聚类效率，降低了隐私风险和通信开销，实验结果表明其在准确性和方差降低方面优于传统方法。

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标签

单次聚类 层次联邦学习 聚类身份估计 通信开销 隐私风险