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【摘 要】随着边缘设备计算能力的不断增强，联合学习（Federated Learning，FL）应运而生，它可以在不考虑隐私问题的情况下进行模型训练。现有的大多数研究都假设数据在客户端是完全标记的。然而，在实践中，标记的数据量是有限的。近年来，联合半监督学习（Federated Semi-Supervised Learning，FSSL）被认为是一种在训练过程中有效利用未标记数据的方法。（剩余6455字）
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基于轻量级模型共享的联合半监督学习
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