破解联邦学习中的辛普森悖论，浙大提出反事实学习新框架FedCFA
破解联邦学习中的辛普森悖论，浙大提出反事实学习新框架FedCFA本地训练的客户模型忽视了全局数据中明显的更广泛的模式，聚合的全局模型可能无法准确反映所有客户端的数据分布，甚至可能出现「辛普森悖论」—— 多端各自数据分布趋势相近，但与多端全局数据分布趋势相悖。
来自主题: AI技术研报
7269 点击 2025-01-13 13:36
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