基于非独立同分布数据的鲁棒联邦学习中的对数标定

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-03-05T00:00:00Z

本文介绍了一种联邦对抗训练（FAT）方法，结合联邦学习和对抗训练，以降低诈骗攻击风险并保护数据隐私。研究了在不同数据集上的理想设置和对模型的会耗时的自然扩展。成功破解了一种蒸馏攻击，揭示了模型的弱点。