A general aggregation federated learning intervention algorithm based on do-calculus

2025-08-05

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PRE

AI

DOI：10.1016/j.patcog.2025.112210

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摘要

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• 动态客户端加权采用蒙特卡洛采样处理数据不平衡问题。 • FedLT-CI通过因果推断提升尾部性能，同时保持头部精度。 • 因果联邦学习削减聚合客户端数量，降低通信开销，并保持性能。 • 即插即用联邦学习在提升尾部精度的同时保持头部性能。

Keyword:

Dynamic client weighting

Causal inference

Federated learning

Data imbalance

Communication efficiency