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FedFixer：减轻联邦学习中的异构标签噪声
原文中文，约1200字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文介绍了针对联邦学习中标签噪声和数据异质性问题的框架，如 FedCorr、FedCNI 和 FedNoRo。这些方法通过动态识别噪声客户端、使用鲁棒聚合和伪标签等技术，提高了模型的准确性和稳定性，特别是在医疗和药物发现等领域表现突出。
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关键要点
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FedCorr 是一种多阶段框架，动态识别嘈杂客户端，纠正错误标签，提高训练稳定性。
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FedCNI 通过噪声鲁棒局部求解器和强健的全局聚合器，解决标签噪声和类别不平衡问题。
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Fed-NCL 框架通过鲁棒的层级聚合和标签修正，解决噪声客户端引起的数据异质性问题。
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FLR 策略通过生成伪标签和结合本地与全局模型的预测，提高全局模型的准确性。
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FedNoRo 框架在医疗场景中使用高斯混合模型识别噪声客户端，结合知识蒸馏进行模型更新。
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通用框架利用分布式鲁棒优化和混合技术，解决数据异质性和数据噪声问题，适用于药物发现任务。
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FedBalance 方法通过引入私有弱学习器，改进本地模型的优化方向，提高少数类别的分类性能。
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延伸问答
FedCorr框架是如何提高联邦学习的稳定性的？
FedCorr框架通过动态识别嘈杂客户端和纠正错误标签，增加自适应局部近端正则化项来应对数据异构性，从而提高训练稳定性。
FedCNI方法解决了哪些问题？
FedCNI方法通过噪声鲁棒局部求解器和强健的全局聚合器，解决了标签噪声和类别不平衡的问题。
FLR策略是如何改善模型的准确性的？
FLR策略通过生成伪标签并结合本地与全局模型的预测，来提高全局模型的准确性并防止记忆嘈杂标签。
FedNoRo框架在医疗场景中的应用效果如何？
FedNoRo框架在医疗场景中通过高斯混合模型识别噪声客户端，结合知识蒸馏进行模型更新，表现优于现有研究。
FedBalance方法是如何提高少数类别的分类性能的？
FedBalance方法通过引入私有弱学习器，改进本地模型的优化方向，从而提高少数类别的分类性能。
这些框架在药物发现任务中的表现如何？
这些框架通过分布式鲁棒优化和混合技术，在多个药物发现任务中表现出色，解决了数据异质性和噪声问题。
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