联邦倾斜标签学习与逻辑融合
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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。