发布 Federated Learning Client Datasets 数据集, 应用在 联邦学习、数据去重 领域

本次发布的数据集 Federated Learning Client Datasets, 该数据集包含了在联邦学习实验中使用的客户端数据集，旨在分析去重操作对模型性能的影响。数据集的大小可以从2的10次方变化到2的19次方，客户端数量可以从10个到50个不等，且设有30%的数据重复率。该数据集的规模具有多样性，涵盖了不同数据大小和客户端数量的情况，其研究任务专注于联邦学习。

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