Distributionally Robust Clustered Federated Learning: A Case Study in Healthcare
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内容提要
本研究提出了跨孤岛稳健集群联合学习（CS-RCFL）算法，解决异构数据分布问题。通过Wasserstein距离构建模糊集，捕捉数据分布变化，确保模型在最坏情况下的性能，并保护隐私，适用于医疗机构。
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