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研究提出量子联邦学习自洽中点聚合方法，提升稳定性
该研究针对量子联邦学习在异构数据、不可靠通信和量子噪声下的不稳定性，提出了一种自洽中点聚合方法，结合QoS感知客户端加权、圆形参数聚合和有界中点更新控制。实验表明，该方法在医疗和金融数据集上提高了稳定性，降低了波动性，并保持了有竞争力的准确性。
arXiv cs.AI61 天前
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该研究针对量子联邦学习在异构数据、不可靠通信和量子噪声下的不稳定性，提出了一种自洽中点聚合方法，结合QoS感知客户端加权、圆形参数聚合和有界中点更新控制。实验表明，该方法在医疗和金融数据集上提高了稳定性，降低了波动性，并保持了有竞争力的准确性。