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本发明公开了一种基于模型离散度的联邦学习训练方法。涉及边缘计算中的人工智能领域，本发明在现实环境中数据往往不平均且呈非独立同分布，数据的不平衡分布会使各个客户端上传到中央服务器的模型更新存在着不同程度的差异，因此随机挑选客户端参与训练难以训...
该专利属于南京邮电大学所有，仅供学习研究参考，未经过南京邮电大学授权不得商用。

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