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用于分解微波网络故障原因识别的垂直联邦学习
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种垂直联邦学习（VFL）方法，用于多运营商合作识别微波网络故障。结果表明，VFL方法的F1分数与集中式方案相差不超过1%，且有效保护敏感数据，验证了其在新型网络管理中的可行性。
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关键要点
- 本研究提出了一种垂直联邦学习（VFL）方法，用于多运营商合作识别微波网络故障。
- VFL方法的F1分数与集中式方案相差不超过1%。
- 该方法有效保护敏感数据，确保最小泄露。
- 研究验证了VFL在新型网络管理中的可行性和重要性。
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