个性化表示的联邦人脸伪造检测学习

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

提出了一种新颖的个性化伪造脸部检测学习方法，旨在通过个性化表示学习每个客户的个性化表示，提高个体客户模型的检测性能；同时，利用个性化联合学习训练策略更新分布式检测模型的参数，通过多个分布式客户端设备进行协同训练，并将这些客户端模型的共享表示上传到服务器端进行聚合。与现有方法相比，该算法在多个公共脸部伪造检测数据集上展现出卓越的性能。

本文提出了一个新的联邦学习框架和算法，利用跨客户的分布式计算能力进行局部更新，以降低问题维度。实验证明该方法在线性设置中获得线性收敛，并在异构数据的联邦环境中相对于个性化联邦学习方法有经验改进。

分布式计算 异构数据 线性收敛 联邦学习 问题维度
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