训练提速1.97倍
首个在带水印数据集上协同调整客户端选择与批量大小的联邦学习系统，同时缩短收敛时间并提升模型精度。
78410345 · Shi, Siping · Wang, Hao · Hu, Chuang · Wang, Dan
IEEE Transactions on Mobile Computing 2025
基于历史信息的客户端选择机制不会被水印造成的虚假效用信号干扰，从而准确识别有价值的设备。
通过统计估计水印特征并据此调整批量大小，缓解了增大批量时的精度损失。
在40台边缘设备上实际部署，精度最高提升8.2%，训练时间缩短1.97倍。