Robuste Föderierte Maschinelles Lernen durch Minimierung des Huber-Verlusts
Eine neue Aggregatorfunktion, die auf der Minimierung des mehrdimensionalen Huber-Verlusts basiert, bietet eine optimale Abhängigkeit von der Angriffsrate, Robustheit gegenüber ungleichmäßigen Datensätzen und keine Notwendigkeit der genauen Kenntnis der Angriffsrate.
