arXiv · AI· Saheed A. Tijani, Frank Jiang, Ming Liu·· 4 小时前AI 评分29
LiBRA：基于 Logit 指纹实现联邦学习中拜占庭鲁棒的客户端选择
LiBRA: Logit Fingerprints for Byzantine-Robust Client Selection in Federated Learning
AI 导读
提出 LiBRA 方法，利用 $C^2$ 维 Logit 指纹替代参数向量比较，解决安全聚合无法访问更新的问题。 在 Fashion-MNIST 和 CIFAR-10 上，该变体保持原有鲁棒性，比较值减少 49,090 倍，且无需读取客户端参数。 支持不同架构客户端间的比较，代价为每轮每客户端进行一次模式优化。
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