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拜占庭攻击鲁棒的联邦学习：实现零最优间隙
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种强大的聚合方法，用于联邦学习，可以有效地应对恶意拜占庭攻击。每个用户通过多个步骤更新模型参数，然后推送到聚合中心。聚合中心利用几何中位数组合用户的模型参数，并通过严格的证明表明，只要恶意攻击者比例低于一半，我们的方法可以达到零最优间隔和线性收敛性。数值结果验证了方法的有效性。
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关键要点
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提出了一种强大的聚合方法，用于联邦学习。
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该方法有效应对恶意拜占庭攻击。
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每个用户通过多个步骤更新模型参数。
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用户将更新后的模型参数推送到聚合中心。
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聚合中心利用几何中位数组合用户的模型参数。
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只要恶意攻击者比例低于一半，方法可达到零最优间隔和线性收敛性。
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数值结果验证了方法的有效性。
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