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FedeRage: 在一般客户端漂移下可证明收敛的普适联邦学习

arXiv cs.LG · 昨天 缓存

本文介绍了FedeRage,这是一种风险规避的联邦学习方法,使用条件风险价值来解决未知客户端参与和异构性问题,并在实验中展示了更高的准确性、公平性和收敛性。

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通过Rockafellar-Uryasev共形推断实现条件风险价值的对抗鲁棒控制

arXiv cs.LG · 2026-06-02 缓存

本文提出了一种在线、无分布假设的框架,用于在对抗性和非平稳环境中控制条件风险价值(CVaR),具有渐近保证,并在投资组合风险管理和大型语言模型(LLM)毒性缓解中具有应用。

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