该文介绍了一种新的联邦学习方案，通过交换类别的中心来保持一致的决策边界，实现了在网络中使用带有给定噪声的标签的一致决策边界。同时，还提出了选择有自信的样本来更新模型以及全局引导的伪标签方法来更新不自信的样本标签。实验证明，该方法在使用有噪声的标签的联邦学习中非常有效。