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在嘈杂和不完整数据下的自适应噪声过滤和GAN基础补全的稳健联合学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新方法，解决联合学习中的数据质量问题，如噪声标签和不平衡分布。实验结果表明，该方法在MNIST和Fashion-MNIST数据集上显著提升了联邦模型的性能，为边缘设备提供了稳健的隐私合规解决方案。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法，解决联合学习中的数据质量问题。
- 研究关注的问题包括噪声标签、缺失类别和不平衡分布。
- 新方法实现了自适应噪声清理和基于GAN的合成数据生成。
- 实验结果表明，该方法在MNIST和Fashion-MNIST数据集上显著提升了联邦模型的性能。
- 该方法为资源受限的边缘设备提供了稳健和隐私合规的解决方案。
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