クライアント間の非 IID データ分散とポイズニング攻撃は、実際の連合学習 (FL) システムにおける 2 つの主な課題です。どちらも特定の戦略が開発されて大きな研究関心を集めていますが、統一されたフ

arxiv_reader のブックマーク 2022/11/22 13:07

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4728446665407529572/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2211.05554v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2211.05554v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2211.05554v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">集約最適化によるデータの不均一性とポイズニング攻撃の両方に対するロバストなフェデレーテッド ラーニング</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">クライアント間の非 IID データ分散とポイズニング攻撃は、実際の連合学習 (FL) システムにおける 2 つの主な課題です。どちらも特定の戦略が開発されて大きな研究関心を集めていますが、統一されたフ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20221122#bookmark-4728446665407529572"><span class="datetime-body">2022/11/22 13:07</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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