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(FL)²: Overcoming the Scarcity of Labels in Federated Semi-Supervised Learning
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原文英文，约100词，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（FL）²，旨在解决联邦学习中客户端缺乏标记数据的问题。通过引入正则化和自适应阈值，显著提升了无标记客户端的训练效果，缩小了与集中学习的性能差距。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法（FL）²，旨在解决联邦学习中客户端缺乏标记数据的问题。
- 该方法特别适用于服务器仅拥有少量标记数据的情况。
- （FL）²方法通过引入敏感度感知一致性正则化和客户端特定的自适应阈值，显著提升了无标记客户端的训练效果。
- 该方法缩小了联邦半监督学习与集中半监督学习之间的性能差距。
- 实验验证了该方法在标记数据稀缺场景下的有效性与潜在影响。
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