Robuust Federated Learning
Robuust Federated Learning breidt standaard federated learning uit met Byzantijns-tolerante aggregatieregels die het globale model beschermen tegen kwaadaardige, corrupte of onbetrouwbare clients. In plaats van clientgradiënten naïef te middelen, filteren robuuste aggregatiemethoden zoals coördinaat-gewijze mediaan of Krum schadelijke updates eruit, zodat een minderheid van adversariële deelnemers de training niet kan ontsporen.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Federated Learning (Byzantine-Tolerant Distributed Training). ScholarGate. https://scholargate.app/nl/machine-learning/robust-federated-learning
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Bayesiaans Federatief LerenMachine learning↔ compare
- Federated LearningPrivacy↔ compare
- Online Gefedereerde LerenMachine learning↔ compare
- Robuuste Gradient BoostingMachine learning↔ compare
- Semi-supervised Federated LearningMachine learning↔ compare
- TransferlerenMachine learning↔ compare
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →