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MMiC: Mitigating Modality Incompleteness in Clustered Federated Learning
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内容提要
本研究提出MMiC框架，旨在解决多模态联邦学习中的模态缺失问题。通过替换客户端模型参数和优化客户端选择，MMiC显著提升了缺失模态数据集的性能。
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关键要点
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本研究提出MMiC框架，旨在解决多模态联邦学习中的模态缺失问题。
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MMiC通过替换客户端模型参数来减轻模态缺失的影响。
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该框架利用Banzhaf权重指标优化客户端选择，并动态控制全局聚合。
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实验结果表明，MMiC在缺失模态的多模态数据集上显著提升了性能。
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