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基于特征统计的长尾和非独立同分布数据的解耦联邦学习
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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
本文提出了一种新型的隐私保护联邦学习方法，通过分类器重新训练实现异构和长尾数据的隐私保护联邦特征。实验结果表明，该方法是一种有效的解决方案，可在异构和长尾数据下获得有希望的联合学习模型。
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关键要点
- 提出了一种新型的隐私保护联邦学习方法。
- 通过分类器重新训练实现异构和长尾数据的隐私保护特征。
- 该方法在不泄露本地数据或类分布信息的情况下，能产生与真实数据上重新训练后的分类器相当的性能。
- 实验结果表明，该方法在异构和长尾数据下是一种有效的解决方案。
- 该方法能够获得有希望的联合学习模型。
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