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如何从未标记的数据流中查询联邦学习
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内容提要
本研究提出了一种新方法LeaDQ，旨在解决联邦学习中未标记数据流的样本选择问题。通过多智能体强化学习优化客户端策略，显著提高了全球模型的准确性，实验结果表明其优于现有基准算法。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法LeaDQ，解决了联邦学习中未标记数据流的样本选择问题。
- 现有方法通常假设每个客户端在训练开始时都有离线标记数据。
- LeaDQ通过多智能体强化学习算法优化客户端的样本选择策略。
- 该方法在全局信息的隐性指导下，提高了全球模型的准确性。
- 实验结果表明，LeaDQ在多种联邦学习场景中优于现有基准算法，显著改善了模型性能。
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