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Decentralized Federated Learning Based on Expert Mixture for Medical Data Analysis

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内容提要

本研究提出了一种去中心化的联邦学习框架dFLMoE，通过客户间直接交换轻量级模型，增强了决策的稳健性，显著优于现有方法。

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