该研究提出了一种新的联邦学习算法RAGA，能够在恶意攻击和数据异质性的情况下实现收敛。实验结果显示，RAGA在不同攻击强度和数据集下的收敛性能优于基准方法。

具有适应性数据异构性的拜占庭弹性联邦学习
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