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摘 要:聯(lián)邦學(xué)習(xí)是一種分布式的學(xué)習(xí)方法,參與者協(xié)同訓(xùn)練模型,參與者將數(shù)據(jù)保留在本地,只是把模型參數(shù)發(fā)送到服務(wù)器,從而保證了數(shù)據(jù)的安全性。研究發(fā)現(xiàn),在模型訓(xùn)練的過(guò)程中,存在遭受數(shù)據(jù)投毒的數(shù)據(jù)或惡意竄改的數(shù)據(jù),使訓(xùn)練的模型難以取得較好的預(yù)測(cè)效果。因此,文章提出一個(gè)基于聚類分析的參與者評(píng)價(jià)算法,通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行聯(lián)合分析并采取相應(yīng)的措施來(lái)防御投毒攻擊。(剩余8778字)
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基于聚類分析的橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)方案
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