Robust Federated Learning
Robust Federated Learning extends standard federated learning with Byzantine-tolerant aggregation rules that protect the global model against malicious, corrupted, or unreliable clients. Instead of naively averaging client gradients, robust aggregation methods such as coordinate-wise median or Krum filter out harmful updates so that a minority of adversarial participants cannot derail training.
Исходная запись
Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.
- 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. · URL
- 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. · URL
Курируемые утверждения
Утверждения сохранены в реестре доказательств, каждое со своей оценкой.
Этот вид не создает оценку утверждения, если в реестре ее нет.
Связанные методы
Сгенерировано из графа методов и показано как предложенные машиной связи — никаких выводов об утверждениях доказательств не делается.