Robust Federated Learning (मजबूत संघटित शिक्षण)
Robust Federated Learning (मजबूत संघटित शिक्षण) मानक संघटित शिक्षण (federated learning) को बाइजेंटाइन-सहिष्णु एकत्रीकरण नियमों (Byzantine-tolerant aggregation rules) के साथ विस्तारित करता है जो दुर्भावनापूर्ण, दूषित या अविश्वसनीय ग्राहकों (clients) के विरुद्ध वैश्विक मॉडल (global model) की सुरक्षा करते हैं। ग्राहकों के ग्रेडिएंट (gradient) का सीधे औसत निकालने के बजाय, समन्वय-वार माध्यिका (coordinate-wise median) या Krum जैसी मजबूत एकत्रीकरण विधियाँ हानिकारक अद्यतनों (updates) को फ़िल्टर करती हैं ताकि प्रतिकूल प्रतिभागियों (adversarial participants) का एक छोटा सा समूह प्रशिक्षण को पटरी से न उतार सके।
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स्रोत
- Blanchard, P., El Mhamdi, E. M., Guerraoui, R., & Stainer, J. (2017). Machine Learning with Adversaries: Byzantine Tolerant Gradient Descent. Advances in Neural Information Processing Systems, 30. link ↗
- Yin, D., Chen, Y., Kannan, R., & Bartlett, P. (2018). Byzantine-Robust Distributed Learning: Towards Optimal Statistical Rates. Proceedings of the 35th International Conference on Machine Learning (ICML), PMLR 80:5650–5659. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Robust Federated Learning (Byzantine-Tolerant Distributed Training). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/robust-federated-learning
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