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van Trees inequality

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  1. RESEARCH · CL_133501 ·

    新框架增强联邦学习的隐私、鲁棒性和效率 · 跟踪4个来源

    研究人员正在开发先进的联邦学习(FL)框架,以增强隐私、鲁棒性和效率。PRoVeFL利用多服务器上的多密钥全同态加密来防止推断和投毒攻击,显著提高了运行时间。另一种方法引入了一个自适应框架,通过使用局部降维和动态梯度裁剪来稳定训练并提高差分隐私下的模型性能,从而解决设备异构性和非独立同分布数据的问题。第三个系统FeLiX通过采用流感知可用性层和鲁棒聚合机制,专注于在真实场景中最小化达到准确率的挂钟时间,以应对客户端流失。最后,一个理论…