BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-03-27T00:00:00Z

Enhancing (α, f)-Byzantine Robustness in Federated Learning through Hierarchical Aggregation and Cosine Distance

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内容提要

本研究提出了一种分层余弦聚合方案，以解决联邦学习中的拜占庭攻击问题，增强模型的鲁棒性并保持计算效率。实验结果表明，该方法在图像分类任务中的准确率提高了最多16%。

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标签

分层余弦聚合 图像分类 拜占庭攻击 模型鲁棒性 联邦学习