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克服目标联邦学习中的标签偏移
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内容提要
本研究提出了FedPALS模型，解决了联邦学习在标签分布不一致时的性能下降问题。实验结果表明，FedPALS在客户稀疏情况下优于传统方法，强调了目标意识聚合的重要性。
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关键要点
- 本研究提出了FedPALS模型，解决了联邦学习在标签分布不一致时的性能下降问题。
- FedPALS模型通过利用目标标签分布信息，确保模型在标签偏移的数据上具有稳健的泛化能力。
- 实验结果表明，FedPALS在客户稀疏情况下显著优于传统方法。
- 研究强调了在标签分布不匹配时目标意识聚合的重要性。
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