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Unveiling the Negative Impacts of Model Aggregation in Federated Learning: A Layer-Peeled Perspective

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内容提要

本研究分析了联合学习中模型聚合导致的性能下降，揭示了其对深度神经网络特征变异性和特征与参数耦合的负面影响，并提出了减轻这些影响的策略，为未来联合学习算法的改进奠定基础。

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标签

model 性能下降 模型聚合 深度神经网络 特征变异性 联合学习
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