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Distributed Shifted Compression

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  1. TOOL · CL_294671 ·

    ERIS框架增强联邦学习的隐私和可扩展性

    研究人员推出了一种新的联邦学习框架ERIS，旨在改善隐私、效用和可扩展性之间的平衡。ERIS利用联邦分片聚合（FSA）来划分客户端更新，将聚合分布在多个客户端聚合器上。这种方法消除了中央聚合瓶颈，并限制了信息暴露给任何单一观察者。实验表明，ERIS在实现与FedAvg相当的效用的同时，显著降低了通信开销，增强了对隐私攻击的鲁棒性，且无需复杂的密码学。