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本发明公开了一种面向类不平衡数据分布的联邦学习方法，所述方法是将联邦模型分为特征提取器和分类器，客户端在本地模型训练阶段通过最大化本地模型与联邦模型中的特征表示的一致性优化个体客户端的本地特征提取器，同时，在模型训练过程中对不同类别的样本数...
该专利属于广西师范大学所有，仅供学习研究参考，未经过广西师范大学授权不得商用。

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