Durch den Einsatz von quadratischem Abstimmen (Quadratic Voting) anstelle des Prinzips "eine Person, eine Stimme" (One Person, One Vote) kann die Verwundbarkeit föderierter Lernverfahren gegenüber Vergiftungsangriffen reduziert werden.
Fedstellar ist eine Plattform, die es ermöglicht, Lernmodelle in einem dezentralisierten, halb-dezentralisierten und zentralisierten Umfeld über verschiedene Föderationen physischer oder virtueller Geräte hinweg zu trainieren.
Eine neuartige föderierte primal-duale Lernmethode mit bidirektionaler Modellsparsamkeit, die für nicht-konvexe und nicht-glatte föderierte Lernprobleme entwickelt wurde und gleichzeitig den Datenschutz gewährleistet.
Das Konzept des leichtgewichtigen vertikalen föderativen Lernens (LVFL) wird eingeführt, um sowohl die Rechen- als auch die Kommunikationseffizienz zu verbessern.
GPFL misst den Wert eines Kunden, indem es die lokale und globale Abstiegsrichtung vergleicht. Es verwendet auch einen Exploit-Explore-Mechanismus, um die Leistung zu verbessern.
Das adaptive kodierte föderierte Lernen (ACFL) entwickelt eine adaptive Richtlinie zum Bestimmen der Aggregationsgewichte, um die Leistung in Bezug auf Datenschutz und Lernen zu optimieren.
FedSR ist ein semi-dezentralisierter, hierarchischer föderierter Lernrahmen, der die Auswirkungen von Datenheterogenität abmildern und in großem Maßstab in IoT-Systemen eingesetzt werden kann.
Das Ziel ist es, die zeitlich gemittelte Kosten eines drahtlosen Mehrserver-Föderationslernnetzwerks (WMSFLN) zu minimieren, während die Fairness bei der Aufgabenverteilung an die Föderationsserver sichergestellt wird.
Systeminduzierte Datenheterogenität beeinträchtigt die Leistung von FL-Modellen und erfordert spezifische Lösungen.
Lotto ermöglicht sichere Teilnehmerauswahl in Föderiertem Lernen gegen adversäre Server.