Personalized Federated Learning via Gaussian Generative Modeling
以高斯生成建模刻画客户端异质性，在全局协作与个性化表示之间建立双尺度融合机制。
胡马
Verified work
已核验成果
Robust Losses from Univariate Base Functions for Noisy-Label Learning
从一元基函数系统构造多分类鲁棒损失，为噪声标签学习提供可分析、可扩展的设计框架。
胡马
Interpolation-Inspired Self-Supervised Method for Seismic Deblending
从插值视角构建自监督地震混叠分离方法，在无完整标签条件下学习有效的干扰压制表示。
胡马