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GC-Fed：具有部分客户端参与的梯度集中联邦学习

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内容提要

本研究提出了一种无参考的梯度修正方法——梯度集中联邦学习（GC-Fed），有效解决了高数据异质性下的客户端漂移问题，显著提升了训练稳定性和模型性能，精度最高可提高20%。

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标签

GC-Fed gc 客户端 客户端漂移 数据异质性 无参考 模型性能 联邦学习
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