拼图游戏：联邦聚类
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。该研究论文研究了在联邦学习框架中的无监督聚类问题，通过一种名为 FeCA 的一次性算法，该算法通过自适应精炼局部解，并将这些解聚合以恢复整个数据集的全局解，从而解决了非凸优化目标和数据异质性所带来的挑战。同时，将 FeCA 扩展为表示学习，并结合 DeepCluster 和 FeCA 在联邦学习框架中进行无监督特征学习。
该研究介绍了FeCA算法，用于解决联邦学习框架中的无监督聚类问题。该算法通过自适应精炼局部解并聚合以恢复全局解，解决了非凸优化目标和数据异质性的挑战。同时，将FeCA扩展为表示学习，并与DeepCluster结合在联邦学习框架中进行无监督特征学习。
