摘 要：传统的中心化联邦学习需要一个受信赖的中央服务器负责模型聚合，容易产生单点故障。现有的去中心化联邦学习方案通常在每个迭代周期临时选举出一个节点负责模型的聚合，但不能保证被选节点的完全可信。为了解决（试读）...
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