本文研究了个性化联合学习中的后门攻击，提出了三种攻击方法并验证了其有效性。同时评估了防御策略，发现梯度范数剪辑特别有效，呼吁进一步研究攻击与防御。

本文介绍了pFedBayes，一种新型个性化联合学习方法，通过贝叶斯变分推理减轻模型过拟合问题。实验结果显示，pFedBayes在非i.i.d.有限数据下的MNIST、FMNIST和CIFAR-10上表现出色，分别提高了1.25%、0.42%和11.71%。

本文介绍了一种名为pFedBayes的新型个性化联合学习方法，采用贝叶斯变分推理来减轻模型过拟合问题。实验结果表明，在非i.i.d.有限数据下，pFedBayes在MNIST、FMNIST和CIFAR-10上的表现优于其他个性化方法，分别提高了1.25%、0.42%和11.71%。

pFedBayes是一种新型个性化联合学习方法，采用贝叶斯变分推理来减轻模型过拟合的问题。该方法在满足客户端全局分布的KL散度的同时，通过平衡私有数据的构造误差来更新其本地分布参数。实验结果表明，该方法在MNIST、FMNIST和CIFAR-10上表现出色，比其他SOTA算法的结果更好。

本文介绍了一种名为pFedBayes的新型个性化联合学习方法，采用贝叶斯变分推理来减轻模型过拟合的问题，并通过平衡私有数据的构造误差来更新其本地分布参数。实验结果表明，该方法在个性化模型方面表现出色，在MNIST、FMNIST和CIFAR-10上分别比其他SOTA算法的结果更好，分别提高了1.25%、0.42%和11.71%。