Fed-BRDECS: Сохранение конфиденциальности и сведущая о гетерогенности Федеративная Группировка
arXiv: 2610,07399v 1 Annualce Type: New Humber Abstract: Friedated Group integraphiced classing forclude-pressions between from Disepilited Unmarked data with Security Cliability. Вместе с тем цели, построенные в духе " глубоко укоренившегося кластерного подхода (ГЭС), зависят от глобальных статистических данных о незанятых назначениях, которые требуют от клиентов разглашать свою чувствительную информацию. Мы предлагаем Fed-BRDECS, сохранить конфиденциальность и гетерогеничность в рамках глубоко укоренившегося кластера. Fed-BRDECS заменяет глобальную стандартизованную цель кластеризации на потерю стабильности выборки, поддающуюся вычислению на местном уровне, избегая передачи местных схем распределения незаполненных заказов. Для решения проблемы распределения клиентов, не являющихся МИП, мы введем сбалансированный выбор проб с предсказанием, который перепроверяет местные редкие предсказанные кластеры без необходимости маркировки наземной правды и повторного использования центроидового уровня, что периодически освежает предвзятые или неактивные центроидные. Эксперименты в отношении контрольных показателей для кластеризации изображений и текстов показывают, что Fed-BRDECS постоянно превзошел
