#联邦学习
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信息论安全聚合:异构量化下的联邦学习隐私新方案
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PCHMR基准:隐私约束下的联邦学习人体网格恢复
PCHMR基准用联邦学习与安全聚合训练人体网格恢复(HMR)模型,在不集中原始图像的前提下评估性能退化,并提出DePoser本地标注与微调流水线提升个性化精度。
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FedPCD:用优先约束破解联邦学习的公平性困局
FedPCD 提出优先约束的联邦优化框架,将全局目标与客户端保护解耦,在异质联邦学习基准上实现最高全局精度、领先的弱势客户端表现和更快收敛,破解联邦学习公平性困局。
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联邦学习+时序Transformer:车载CAN总线异常检测新框架
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对抗鲁棒的联邦Q学习:从不可靠轨迹中学习最优策略
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联邦变分不等式的更快收敛率:理论新突破
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