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具有极端标签不足的联邦模型的鲁棒训练
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内容提要
该研究提出了Twin-sight双模型范式，通过有标签和无标签数据的不同角度提供洞察力，增强相互引导。实验证明Twin-sight在各种实验设置下显著优于现有方法。
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关键要点
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提出了一种新颖的双模型范式 Twin-sight。
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通过有标签和无标签数据的不同角度提供洞察力，以增强相互引导。
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同时训练监督模型和无监督模型，使用不同的目标函数。
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引入邻域保持约束以增强两个模型之间的协同效应。
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在四个基准数据集上进行全面实验，证明 Twin-sight 显著优于现有方法。
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验证了所提出 Twin-sight 的实效性。
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