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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 · 19小时前 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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SWB-DM:用于部分参与下拜占庭鲁棒联邦学习的校准切片-瓦瑟斯坦重心聚合器与延迟动量缓存

arXiv cs.LG · 5天前 缓存

本文介绍了SWB-DM,一种用于联邦学习的鲁棒聚合方法,该方法结合了切片瓦瑟斯坦重心和延迟动量缓存,以有效处理拜占庭攻击和部分参与问题。

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