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SFedCA：基于信用分配的脉冲式联邦学习主动客户选择策略
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文综述了联邦学习中的客户端选择技术，包括随机选择、面向性能和资源的选择等。还讨论了客户端选择在模型安全增强中的应用。最后，提出了动态约束和异构网络中的客户端选择的挑战和问题。
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关键要点
- 联邦学习是一个快速发展的机器学习领域，允许在多个分散设备上进行数据训练。
- 客户端选择是影响系统性能的关键因素。
- 本文综述了联邦学习中先进的客户端选择技术，包括优点、局限性和挑战。
- 传统的选择技术包括随机选择，选择所有或部分随机客户端进行训练。
- 面向性能和资源的选择适用于资源受限和异构网络。
- 客户端选择在模型安全增强中有重要应用。
- 讨论了动态约束和异构网络中客户端选择的开放问题和挑战。
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