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摘要:联邦学习是一种新型的分布式机器学习方法,可以使得各客户端在不分享隐私数据的前提下共同建立共享模型。然而现有的联邦学习框架仅适用于监督学习,即默认所有客户端数据均带有标签。由于现实中标记数据难以获取,联邦学习模型训练的前提假设通常很难成立。为解决此问题,对原有联邦学习进行扩展,提出了一种基于自编码神经网络的半监督联邦学习模型ANN-SSFL,该模型允许无标记的客户端参与联邦学习。(剩余15232字)
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基于自编码神经网络的半监督联邦学习模型
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