Vertical Federated Learning for Failure-Cause Identification in Disaggregated Microwave Networks

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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,用于识别分解微波网络中的故障原因,克服了现有故障管理方案的局限性。研究表明,VFL方法在多供应商场景下的F1分数与集中式方案相近,同时确保了敏感数据的安全性,显示了其在新型网络管理中的可行性。

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