participant selection | BriefGPT

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在车辆网络中使用动态客户端选择和异常检测的安全分层联邦学习
在车辆网络中，针对威胁到模型完整性的敌对或不可靠车辆的显著挑战，我们的研究引入了一种集成动态车辆选择和强健异常检测机制的新框架，旨在优化参与者选择并减轻恶意贡献相关风险。
PDFa month ago
需要时雇佣：基于竞拍的渐进参与者招募的联合学习
我们提出了基于拍卖的渐进参与者选择方案来解决联邦学习中遇到的评价偏见和冷启动问题，并通过实验表明，与现有方法相比，GPS-AFL 可以降低成本约 33.65%，平均提高总效用 2.91%。
PDF9 months ago
REWAFL：面向移动设备的高效联合学习的剩余能量和无线感知参与者选择
为了实现在移动设备上部署联邦学习 (FL) 所必需的加速 FL 收敛，本文提出了一种针对移动设备的残余能量和无线感知的参与者选择 (PS) 设计，称为 REWAFL。REWAFL 引入了一个新颖的 PS 效用函数，综合考虑了全局 FL 训练
PDF9 months ago
FLIPS：使用智能参与者选择的联邦学习
本文介绍了一种用于管理联邦学习中数据和参与者异构性的中间件系统 FLIPS。通过标签分布聚类，FLIPS 将参与 FL 训练的各方进行聚类，并确保每个聚类在选定的参与者中得到公平代表。FLIPS 支持常见的 FL 算法，包括 FedAvg、
PDFa year ago
Oort：通过指导参与者选择实现高效联邦学习
本研究提出了基于指导性参与者选择的 Oort 方法，以改善联邦学习的性能，并显示出比现有参与者选择机制更好的 time-to-accuracy 性能和最终模型精度。
PDF4 years ago