摘 要：在联邦学习中，跨客户端的非独立同分布（non-IID）数据导致全局模型收敛较慢，通信成本显著增加。现有方法通过收集客户端的标签分布信息来确定本地模型的聚合权重，以加快收敛速度，但这可能会泄露客户端的隐（试读）...
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