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官方账号arXiv cs.LG@Satwat Bashir, Tasos Dagiuklas, Muddesar Iqbal
推荐理由：卫星联邦学习老被轨道数据不均衡坑，FedOrbit 用分层聚合和自适应分解，在遥感基准上最高提了 16 个点，做边缘 AI 的可以看看。
非独立同分布
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8月11日
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FedOrbit 针对低轨卫星星座中非独立同分布数据和地面站可见性不规则问题，提出结合轨道级训练、类感知分层聚合、质量加权特征聚合及自适应特征分解的方法。在三个遥感基准和两种非独立同分布划分下，FedOrbit 在六种设置中五种取得最高准确率，第六种与最佳结果相差 0.9 个百分点。相比最强基线，在 Dirichlet 划分下提升 16.1 个百分点，在病态划分下提升 8.6 个百分点，且在六种设置中五种具有最小的轨道间准确率差异。