Federated
【五期李伟平】CCF-A（AAAI'21）Game of Gradients: Mitigating Irrelevant Clients in Federated Learning
Nagalapatti, Lokesh , and R. Narayanam . "Game of Gradients: Mitigating Irrelevant Clients in Federated Learning." (2021). 针对联邦学习中相关客户端选择（FRCS）的问题，本文提 ......
【五期李伟平】CCF-A（TMC'22）Enabling Long-Term Cooperation in Cross-Silo Federated Learning: A Repeated Game Perspective
Zhang, Ning , Q. Ma , and X. Chen . "Enabling Long-Term Cooperation in Cross-Silo Federated Learning: A Repeated Game Perspective." (2022). 针对重复执行跨筒仓联 ......
FLAC: Federated Learning with Autoencoder Compression and Convergence Guarantee-2022
目的：减少通信量(成本)，例如VGGNet架构具有大约1.38亿个参数（4264 Mb） 方法：具有自动编码器压缩（Autoencoder Compression）且具有收敛保证（Convergence Guarantee）；利用冗余信息（the redundant information）和FL的 ......
Hierarchical Clustering-based Personalized Federated Learning for Robust and Fair Human Activity Recognition-2023
任务：人类活动识别任务Human Activity Recognition HAR 指标：系统准确性、公平性、鲁棒性、可扩展性 方法：1. 提出一个带有层次聚类（针对鲁棒性和公平的HAR）个性化的FL框架FedCHAR；通过聚类（利用用户之间的内在相似关系）提高模型性能的准确性、公平性、鲁棒性。 2 ......
Federated Learning005
联邦学习——笔记005 2023.11.27周一，最近支原体肺炎高发。研一上课结了一部分，赶紧看论文。 时隔大半年，今天开始学习联邦学习的大综述————Advances and Open Problems in Federated Learning（联邦学习中的最新进展和开放问题） Introduc ......
Dynamic Client Association for Energy-Aware Hierarchical Federated Learning
1 简单说明 这个文章是讲基于能量意识的动态用户选择， 在hfl的框架下。 因为边缘服务器到客户端这个层级存在着一些选择的关系。 发表在wcnc，一个c类会议上。 2 摘要 Abstract-Federated learning (FL) has become a promising solutio ......
【流行前沿】DRAG Divergence-based Adaptive Aggregation in Federated learning on Non-IID Data
今天再分享一篇9月的联邦学习领域处理异构数据分布的文章。看挂名是复旦的王昕，总的来说只能算是踏实的工作，但是新意上确实不太够。 文章的主要处理对象是解决异构数据在联邦训练中的client-drift问题，当然与很多相似论文一样，也将这个方法迁移到了拜占庭攻击的防范上。不过这个robustness仅通 ......
【五期邹昱夫】CCF-A（TIFS'23）SAFELearning: Secure Aggregation in Federated Learning with Backdoor Detectability
> "Zhang, Zhuosheng, et al. "SAFELearning: Secure Aggregation in Federated Learning with Backdoor Detectability." IEEE Transactions on Information For ......
【五期邹昱夫】CCF-A（SP'23）3DFed: Adaptive and Extensible Framework for Covert Backdoor Attack in Federated Learning
> "Li, Haoyang, et al. "3DFed: Adaptive and Extensible Framework for Covert Backdoor Attack in Federated Learning." 2023 IEEE Symposium on Security an ......
论文阅读 | Layer-wised Model Aggregation for Personalized Federated Learning
面向个性化联合学习的分层模型聚合 ==在本文中，我们提出了一种新的pFedLA训练框架，该框架能够区分不同客户端的每一层的重要性，从而能够优化具有异构数据的客户端的个性化模型聚合。==具体来说，我们在服务器端为每个客户端使用一个专用的超网络，它被训练来识别层粒度上的相互贡献因素。同时，引入参数化机制 ......
论文阅读 | Soteria: Provable Defense against Privacy Leakage in Federated Learning from Representation Perspective
Soteria:基于表示的联邦学习中可证明的隐私泄露防御https://ieeexplore.ieee.org/document/9578192 # 3 FL隐私泄露的根本原因 ## 3.1 FL中的表示层信息泄露 **问题设置** 在FL中，有多个设备和一个中央服务器。服务器协调FL进程，其中每个 ......
会议主题：Federated Learning in Healthcare
主题: Federated Learning in Healthcare日期: 2023-06-07 08:47:33录制文件：https://meeting.tencent.com/v2/cloud-record/share?id=ec65d257-69ab-4807-b670-9312fb2a5 ......
论文阅读 | Learn from Others and Be Yourself in Heterogeneous Federated Learning
**在异构联邦学习中博采众长做自己** 代码：https://paperswithcode.com/paper/learn-from-others-and-be-yourself-in **摘要** 联邦学习中有异质性问题和灾难性遗忘。首先，由于非I.I.D（相同独立分布）数据和异构体系结构，模型在 ......
【五期邹昱夫】CCF-A（NeurIPS'19）Inverting gradients-how easy is it to break privacy in federated learning?
"Geiping J, Bauermeister H, Dröge H, et al. Inverting gradients-how easy is it to break privacy in federated learning?[J]. Advances in Neural Informat ......