本论文利用图论和整数线性规划扩展平衡理论原则,解决了联邦学习生态系统中的利益冲突问题,并通过实证研究证明了该方法在解决数据异质性和竞争性冲突方面的有效性。
本论文利用图论和整数线性规划扩展平衡理论原则。
解决了联邦学习生态系统中的利益冲突问题。
确定每个 FL-PT 的合作者以避免利益冲突。
解决了数据异质性和竞争性之间的冲突。
通过与其他五种方法的比较进行了实证研究,证明了该方法的有效性。
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