BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-11-11T00:00:00Z

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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标签

ClipFL 准确性 噪声标签 联邦学习 通信成本