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对等学习与非独立同分布数据的一致性

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内容提要

本文提出了一种完全去中心化的框架，用于在节点网络中训练机器学习模型。通过引入信念的贝叶斯式方法，节点可以通过聚合邻居的信息来更新信念，从而在整个网络上学习最适合观察的模型。实验证明，该算法提供了显着的精度改进。

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