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论文提出一种对抗鲁棒的广义编码计算（GCC）扩展框架，通过平滑正则化限制恶意worker输出的影响，并给出随对抗worker比例衰减的非渐近误差界，适用于分布式系统中的近似编码计算。
本文提出一种针对通用编码计算的流形感知编码策略，该策略利用高维数据的内在低维几何结构来提高分布式系统中的抗滞后性。实验表明，在神经网络推断和多项式求值任务中，该策略显著降低了均方恢复误差。
本文介绍了通用编码计算（GCC），一种学习理论框架，用于缓解分布式计算系统中的掉队节点问题，并提供了理论性能保证和在深度神经网络上的实验验证。