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FedNA-ALD：通过自适应调整机制，提高了对异常数据和噪声数据的鲁棒性，确保模型的稳定性和可靠性。 通过对两个数据集上四种不同数据分布的实验验证，FedNA-ALD预计能够进一步减少迭代次数和通信开销，相比FedNA，收敛时间预计减少约20%，通信成本预计降低约30%，同时保持或提升模型的精度。
l联邦平均算法
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贡献度的统计数据包括代码提交、创建任务 / Pull Request、合并 Pull Request，其中代码提交的次数需本地配置的 git 邮箱是 Gitee 帐号已确认绑定的才会被统计。
