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Projected Dimensionality Reduction

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  1. RESEARCH · CL_51467 ·

    新研究应对联邦学习中的拜占庭攻击

    两篇新研究论文解决了联邦学习（FL）中拜占庭攻击的挑战。第一篇论文介绍了投影降维（PDR）框架，该框架通过将梯度压缩到更小的子空间来加速鲁棒聚合，从而在不显著影响准确性的情况下降低计算开销。第二篇论文提出了一个新颖的优化问题，将聚合权重视为可学习参数，允许它们与全局模型联合优化，以提高拜占庭鲁棒性，尤其是在异构数据场景下。