本研究分析了分散式联邦学习中劣质数据对模型训练的影响,发现基于平均值的学习方法对局部坏数据具有较强的鲁棒性,尤其在劣质数据集中于单个节点时,能够有效减小其对整体学习的影响。
完成下面两步后,将自动完成登录并继续当前操作。