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GRANITE：一种抗拜占庭攻击的动态闲聊学习框架
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出GRANITE框架，旨在解决动态图中拜占庭节点对闲聊学习的鲁棒性问题。通过历史感知的邻居采样协议和自适应概率阈值，GRANITE在30%拜占庭节点的情况下仍能保持收敛，学习速度提升最高可达9倍。
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关键要点
- 本研究提出GRANITE框架，旨在解决动态图中拜占庭节点对闲聊学习的鲁棒性问题。
- GRANITE结合历史感知的拜占庭鲁棒邻居采样协议(HaPS)和自适应概率阈值(APT)。
- GRANITE在30%拜占庭节点的情况下仍能保持收敛。
- GRANITE提升了学习速度，最高可达9倍。
- 实验证明GRANITE在比现有理论所规定的图更稀疏的情况下取得了显著效果。
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