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构建垂直联邦学习的对抗样本：通过多臂老虎机实现最优客户端破坏
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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
本文提出了奖励教学的新概念，通过调整本地奖励指导客户端向全局最优性靠拢。提出了逐步方法 Teaching-After-Learning（TAL)，以解决无法修改协议的情况。通过开发技术方法分析了TAL的特定保证，并提出了Teaching-While-Learning（TWL)算法，通过连续臂消除打破了TAL中的非自适应分离。实验证明了该算法的有效性和广泛性。
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关键要点
- 提出了奖励教学的新概念，通过隐式本地奖励指导客户端向全局最优性靠拢。
- 针对客户端无法修改现有协议的情况，提出了逐步方法 Teaching-After-Learning（TAL）。
- 开发技术方法分析了 TAL 的特定保证。
- 提出了 Teaching-While-Learning（TWL) 算法，通过连续臂消除打破了 TAL 中的非自适应分离。
- 实验结果证明了 TWL 算法的有效性和广泛性。
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