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联邦倾斜标签学习与逻辑融合
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
FedIIC是一种隐私保护框架，通过特征提取器的校准来缓解训练造成的偏差，并使用逻辑调整构造softmax交叉熵损失以确保平衡决策边界。实验结果显示，FedIIC在处理耦合问题时具有更优越的性能。
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关键要点
- FedIIC是一种隐私保护框架。
- FedIIC通过类内对比学习和类间对比学习进行特征提取器的校准。
- 该框架缓解了训练造成的偏差。
- 使用逻辑调整构造softmax交叉熵损失以确保平衡决策边界。
- 实验结果表明，FedIIC在处理耦合问题时具有更优越的性能。
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