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  1. RESEARCH · CL_187340 ·

    新研究探索先进的联邦学习技术 · 跟踪10个来源

    2026年8月在arXiv上发表的多篇研究论文介绍了增强联邦学习(FL)和去中心化FL的新方法。这些方法解决了多模态FL中的模态缺失(Flux)、非凸复合优化(DEPOSITUM)、对抗隐形攻击者的鲁棒声誉机制(R2CFL)、用于收敛的自适应层级学习率(FedA2L)、平衡数据质量和数量(FedTVD)、非IID数据的基于损失的加权(FedLBW)、绕过聚合防御(Krum-Proxy攻击)、子模型FL中的容量分配(HAS-FL)、基于…