Deduplication-while-Training: A Resilient Paradigm for Privacy-Preserving Cross-Client Deduplication in Federated Learning

2026-09-24 1 0 1 分钟 · 226 字

AI 情报卡 · 重要性 ★★★☆☆ · 来源：arXiv (LLM/多模态新论文) · 2026-09-25

针对联邦学习中客户端重复数据导致的训练效率下降、模型记忆及隐私风险问题，本文提出“训练中去重（DwT）”新范式，设计DwT-FL系统，将去重转为在线服务，支持动态客户端加入，实验显示其故障恢复和动态加入时间开销大幅降低，为联邦学习环境提供高效弹性方案。

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