Effiziente Modellzusammenführung für das föderierte Lernen in heterogenen Luft- und Raumfahrtnetzwerken
Durch die Betonung von Aktualisierungen von Kunden mit hoher Datendiversität und die Verringerung des Einflusses von Kunden mit geringer Diversität kann WeiAvgCS die Konvergenzgeschwindigkeit des föderalen Lernens im Vergleich zu herkömmlichen Methoden deutlich verbessern.