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本发明公开一种异质数据环境下基于客户端贡献理清的联邦学习方法，包括分发全局模型、本地模型更新与评估、上传本地信息以及对更新后的全局模型进行加权聚合。本发明通过平衡数据量和局部模型精确度的关系，为节点分配与其贡献相匹配的权重，最终达到提升全局...
该专利属于湖北大学所有，仅供学习研究参考，未经过湖北大学授权不得商用。

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