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联邦学习的公平性综述
《计算机应用》2025年第1期1-14,共14页张淑芬 张宏扬 任志强 陈学斌 
国家自然科学基金资助项目(U20A20179)。
联邦学习(FL)凭借分布式结构和隐私安全的优势快速发展,但大规模FL引发的公平性问题影响了FL系统的可持续性。针对FL的公平性问题,对近年FL公平性的研究工作进行了系统梳理和深度分析。首先,对FL的工作流程和定义进行了解释,总结了FL中...
关键词：联邦学习 公平性 数据选择 模型优化 贡献评估 激励机制 
跨项目缺陷预测中训练数据选择方法被引量：3
《计算机应用》2016年第11期3165-3169,3187,共6页王星 何鹏 陈丹 曾诚 
国家973计划项目(2014CB340401);国家自然科学基金资助项目(61273216;61272111;61202048;61202032);湖北省知识创新专项项目(2016CFB309);武汉市青年科技晨光计划项目(2014070404010232)~~
跨项目缺陷预测(CPDP)利用来自其他项目的缺陷数据预测目标项目的缺陷情况,为解决以往缺陷预测方法面临的训练数据受限问题提供了一个新的视角。训练数据的质量将直接影响跨项目缺陷预测模型的性能,因此,需尽可能选择与目标项目更相似...
关键词：软件质量保证 缺陷预测 跨项目缺陷预测 相似性度量 数据选择 
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