arXiv ID:
2604.20825
arXiv 提交日期: 2026-04-22
FedSIR:面向含噪声标签联邦学习的光谱客户端识别与重标注方法 / FedSIR: Spectral Client Identification and Relabeling for Federated Learning with Noisy Labels
1️⃣ 一句话总结
本文提出一种名为FedSIR的多阶段联邦学习框架,通过分析客户端特征表示的光谱结构来识别哪些客户端数据存在标签错误,并利用干净客户端的光谱参考自动纠正这些错误标签,同时配合噪声感知训练策略,从而在保护数据隐私的前提下有效提升含噪声标签场景下的模型性能。