Das Ziel dieser Masterarbeit bestand in der Implementierung und Evaluation unterschiedlicher dezentraler FL-Topologien zum Zwecke eines föderiert trainierten Widerspruchserkennungs-Modells. Auf diese Weise konnten wichtige Erkenntnisse über den Einfluss der jeweiligen Topologie auf die Modell-Genauigkeit sowie die Konvergenz innerhalb des föderierten Clusters gesammelt und diskutiert werden.
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