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实体 $q$-Fair Federated Learning

$q$-Fair Federated Learning

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  1. TOOL · CL_301161 ·

    新FUSE方法增强联邦学习的公平性和安全性

    研究人员开发了一种名为FUSE的新方法,以增强联邦学习系统的公平性和安全性。该方法专门针对$q$-公平联邦学习中的拜占庭攻击,在这种学习中,客户端更新被加权以使用户效用均等。FUSE引入了新颖的筛选测试,分析客户端更新的几何形状,区分由公平性引起的合法缩放与恶意操纵。该系统在多个基准测试中针对各种攻击显著提高了准确性,同时仍保护了高损失客户端的影响。