في عالم [التعلم الفيدرالي](/tag/[التعلم](/tag/التعلم)-الفيدرالي) (Federated Learning)، نجحت [التقنية](/tag/التقنية) في [تمكين](/tag/تمكين) [التعلم](/tag/التعلم) التعاوني لنماذج [الرؤية](/tag/الرؤية) الحاسوبية، حيث تحظر [قوانين](/tag/قوانين) [الخصوصية](/tag/الخصوصية) [تجميع البيانات](/tag/تجميع-[البيانات](/tag/البيانات)) من مختلف [الأجهزة](/tag/الأجهزة) أو المؤسسات. ومع ذلك، غالباً ما تتعرض عمليات [التعليم](/tag/التعليم) الفيدرالي [العملية](/tag/العملية) لمشاكل جسيمة كتوازن الفئات المفرط (Class Imbalance) وتحويل [التصنيفات](/tag/التصنيفات) (Label Skew).

تقدم دراستنا إطاراً مبتكراً يُعرف بتقدير مساهمة العملاء بدون [بيانات](/tag/بيانات) (Data-Free Client Contribution Estimation) باستخدام [تحسين لوجيتي](/tag/[تحسين](/tag/تحسين)-لوجيتي) (Logit Maximization) الذي لا يتطلب تبادل [البيانات](/tag/البيانات) الخام بين العملاء أو استخدام [مجموعات بيانات](/tag/مجموعات-[بيانات](/tag/بيانات)) عامة مساعدة.

تقوم [خوادم](/tag/خوادم) [التعلم الفيدرالي](/tag/[التعلم](/tag/التعلم)-الفيدرالي) بإجراء [تحليل](/tag/تحليل) عميق لتحديثات العملاء من خلال [تقييم](/tag/تقييم) النقاط المستندة إلى الفئات، حيث يتم تجميع مصفوفة [الأدلة](/tag/الأدلة) العابرة للعملاء. هذه المصفوفة تقيس [كفاءة](/tag/كفاءة) كل فئة وتغطيتها، مما يسمح لنا بحساب أوزان مساهمة العملاء التي تعزز من العملاء الذين يقدمون أدلة قوية ومميزة للفئات غير الممثلة بشكل كافٍ.

من خلال هذا النهج، يتحقق التجميع من [استقرار](/tag/استقرار) كبير بفضل [قيود](/tag/قيود) الهرم (Simplex Constraints) وتنعيم الزخم (Momentum Smoothing)، مما يجعله متوافقًا أيضًا مع مسارات [التدريب](/tag/التدريب) التقليدية في [التعلم الفيدرالي](/tag/[التعلم](/tag/التعلم)-الفيدرالي). تم [تقييم](/tag/تقييم) هذه الطريقة على [مجموعات بيانات](/tag/مجموعات-[بيانات](/tag/بيانات)) رائدة في مجالات [الرؤية](/tag/الرؤية) تحت تقسيمات خاضعة للتحكم في عدم الاستقلال المتساوي (Non-IID) والانحرافات المرضية في التصنيفات، مما أثبت قدرة التجميع المعتمد على [تحسين لوجيتي](/tag/[تحسين](/tag/تحسين)-لوجيتي) في تعزيز [مرونة](/tag/مرونة) [الأداء](/tag/الأداء) وتجاوز [التحيز](/tag/التحيز) دون الحاجة لتبادل [بيانات](/tag/بيانات) إضافية.

تسهم هذه [الأبحاث](/tag/الأبحاث) في فتح آفاق جديدة في عالم [التعلم](/tag/التعلم) الفيدرالي، مما يضمن [تحسين الأداء](/tag/[تحسين](/tag/تحسين)-[الأداء](/tag/الأداء)) في مهام [التصنيف](/tag/التصنيف) المختلفة ويحقق [العدالة](/tag/العدالة) للجميع.