splitfed learning | BriefGPT

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当 MiniBatch SGD 遇上 SplitFed Learning：收敛性分析与性能评估
提出了 MiniBatch-SFL 算法，通过将模型在切割层处分为两部分，在减轻客户端设备的计算负载的同时解决了分布式学习中的客户端偏移问题。实验证明，相对于传统的 SFL 和 FL 方法，MiniBatch-SFL 在高度非独立同分布数据
PDF10 months ago
分析 SplitFed Learning 中的漏洞：评估对数据投毒攻击的鲁棒性
该研究是在分布式协作机器学习中对数据投毒攻击影响进行早期研究，提出了针对 SplitFed Learning 的三种新型攻击策略：非定向攻击、定向攻击和基于距离的攻击。通过对心电图信号分类和自动手写数字识别两个案例研究进行了一系列攻击实验，
PDFa year ago
适应质量的分裂联邦学习用于医学图像分割与不准确注释
本文提出了一种名为 QA-SplitFed 的数据质量自适应平均策略，用于解决 SplitFed Learning 中多个客户端标注不一致问题。在人类胚胎图像分割任务中，实验结果表明 QA-SplitFed 方法可以有效地处理多个存在数据污
PDFa year ago
AAAISplitFed: 联邦学习与 Split Learning 相遇
本研究介绍一种名为 Split-fed learning (SFL) 的新颖算法，它将 Federated learning (FL) 和 Split learning (SL) 相结合，解决了它们各自固有的缺点，并增强了数据隐私和模型鲁棒
PDF4 years ago