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深度联邦学习的统计分析：针对内在低维数据
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了异构环境中深度联邦回归的泛化特性，发现内在维度对收敛速率至关重要，提出了新的误差率估计，并强调了客户间“接近性”的影响，扩展了深度联邦学习的理论框架。
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关键要点
- 本研究探讨了异构环境中深度联邦回归的泛化性质。
- 填补了现有文献对泛化误差的关注不足。
- 通过双阶段抽样模型，发现内在维度对收敛速率至关重要。
- 提出了新的误差率估计，考虑了参与客户和非参与客户的表现。
- 研究结果强调了客户间“接近性”的影响。
- 拓展了深度联邦学习的理论框架。
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