Breaking the Prototype Bias Loop: Confidence-Aware Federated Contrastive Learning for Highly Imbalanced Clients

Fuente: arXiv

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Wu, Tian-Shuang, Lyu, Shen-Huan, Chen, Ning, He, Yi-Xiao, Tang, Bing, Ye, Baoliu, Zhang, Qingfu
Formato:	Preprint
Publicado:	2026
Materias:	Machine Learning Distributed, Parallel, and Cluster Computing
Acceso en línea:	Acceder al recurso
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https://arxiv.org/abs/2603.03007