论文提出SynPre-FL，将潜在自编码器-扩散模型生成的合成电子健康记录用于联邦学习预训练，再结合类别平衡目标、近端正则化和自适应聚合，应对非独立同分布客户端。摘要称其在5、10、15个异质客户端上提升鲁棒性与可扩展性，并加入校准和联邦安全可解释性。
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