学术背景与问题提出 随着数据隐私问题的日益突出，联邦学习（Federated Learning, FL）作为一种去中心化的机器学习范式，逐渐成为研究热点。联邦学习允许多个客户端在不共享数据的情况下协作训练一个全局模型，从而保护数据隐私。然而，现有的联邦学习方法通常假设每个客户端的数据都是完全标注的，这在实际应用中往往是不现实的，尤其是在标注能力有限的情况下。为了解决这一问题，联邦半监督学习（Federated Semi-Supervised Learning, FSSL）应运而生。FSSL 旨在利用大量未标注的数据进行知识挖掘，从而在保护隐私的同时提升模型性能。 然而，现有的 FSSL 方法主要依赖于数据增强来保持局部模型与全局模型之间的一致性，这导致了分类器的偏差，并且在未标注客户端数据分...