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Federated Learning Client Pruning for Noisy Labels
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内容提要
本研究提出了ClipFL框架，旨在改善联邦学习中噪声标签的处理效果。通过评估客户端在干净验证数据集上的表现，ClipFL能够识别并排除表现不佳的客户端，从而显著提高准确性、加快收敛速度并降低通信成本。
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关键要点
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本研究提出了ClipFL框架，旨在改善联邦学习中噪声标签的处理效果。
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ClipFL通过评估客户端在干净验证数据集上的表现，识别并排除表现不佳的客户端。
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实证结果表明，ClipFL在多种数据集和噪声水平下表现优越。
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ClipFL实现了更高的准确性、快速收敛及降低通信成本。
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该框架显著提升了联邦学习的效果。
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