
FLGuardは、対立モデルのアンサンブルを利用した新しいビザンチン耐性FL手法であり、悪意のあるクライアントを検出して除外することで、高いグローバルモデルの精度を維持します。


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FLGuard: Byzantine-Robust Federated Learning via Ensemble of Contrastive Models


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In proposing FLGuard, the authors introduce a novel byzantine-robust FL method that utilizes contrastive models to detect and filter out malicious clients, achieving high accuracy even in non-IID settings.
