FedTGP: Trainable Global Prototypes with Adaptive-Margin-Enhanced Contrastive Learning for Data and Model Heterogeneity in Federated Learning
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Zhang, Jianqing, Liu, Yang, Hua, Yang, Cao, Jian |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
DarkFed: A Data-Free Backdoor Attack in Federated Learning
di: Li, Minghui, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Minghui, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedGuard: A Diverse-Byzantine-Robust Mechanism for Federated Learning with Major Malicious Clients
di: Jiang, Haocheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jiang, Haocheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
PPFPL: Cross-silo Privacy-preserving Federated Prototype Learning Against Data Poisoning Attacks
di: Zhang, Hongliang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Hongliang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Noise-Aware Algorithm for Heterogeneous Differentially Private Federated Learning
di: Malekmohammadi, Saber, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Malekmohammadi, Saber, et al.
Pubblicazione: (2024)
Random Client Selection on Contrastive Federated Learning for Tabular Data
di: Ginanjar, Achmad, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ginanjar, Achmad, et al.
Pubblicazione: (2025)
Dual-Distilled Heterogeneous Federated Learning with Adaptive Margins for Trainable Global Prototypes
di: Siddika, Fatema, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Siddika, Fatema, et al.
Pubblicazione: (2025)
HERL: Tiered Federated Learning with Adaptive Homomorphic Encryption using Reinforcement Learning
di: Tang, Jiaxang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tang, Jiaxang, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedShield-LLM: A Secure and Scalable Federated Fine-Tuned Large Language Model
di: Mia, Md Jueal, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mia, Md Jueal, et al.
Pubblicazione: (2025)
FedBaF: Federated Learning Aggregation Biased by a Foundation Model
di: Park, Jong-Ik, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Park, Jong-Ik, et al.
Pubblicazione: (2024)
SMTFL: Secure Model Training to Untrusted Participants in Federated Learning
di: Zhao, Zhihui, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhao, Zhihui, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Sharded Blockchain-Based Secure Federated Learning Framework for LEO Satellite Networks
di: Wu, Wenbo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wu, Wenbo, et al.
Pubblicazione: (2024)
PCDM: A Diffusion-Based Data Poisoning Attack Against Federated Learning Systems
di: Sun, Wei, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sun, Wei, et al.
Pubblicazione: (2026)
DP$^2$-FedSAM: Enhancing Differentially Private Federated Learning Through Personalized Sharpness-Aware Minimization
di: Zhang, Zhenxiao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Zhenxiao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Lancelot: Towards Efficient and Privacy-Preserving Byzantine-Robust Federated Learning within Fully Homomorphic Encryption
di: Jiang, Siyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jiang, Siyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Deep Transfer Hashing for Adaptive Learning on Federated Streaming Data
di: Röder, Manuel, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Röder, Manuel, et al.
Pubblicazione: (2024)
Enhancing Federated Learning with Adaptive Differential Privacy and Priority-Based Aggregation
di: Talaei, Mahtab, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Talaei, Mahtab, et al.
Pubblicazione: (2024)
BackFed: An Efficient & Standardized Benchmark Suite for Backdoor Attacks in Federated Learning
di: Dao, Thinh, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dao, Thinh, et al.
Pubblicazione: (2025)
Advances in Privacy Preserving Federated Learning to Realize a Truly Learning Healthcare System
di: Madduri, Ravi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Madduri, Ravi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Lightweight Federated Learning with Differential Privacy and Straggler Resilience
di: Hong, Shu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hong, Shu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Split Learning without Local Weight Sharing to Enhance Client-side Data Privacy
di: Pham, Ngoc Duy, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Pham, Ngoc Duy, et al.
Pubblicazione: (2022)
Fantastyc: Blockchain-based Federated Learning Made Secure and Practical
di: Boitier, William, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Boitier, William, et al.
Pubblicazione: (2024)
SHE-LoRA: Selective Homomorphic Encryption for Federated Tuning with Heterogeneous LoRA
di: Liu, Jianmin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Jianmin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Poisoning with A Pill: Circumventing Detection in Federated Learning
di: Guo, Hanxi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Guo, Hanxi, et al.
Pubblicazione: (2024)
When Quantum Federated Learning Meets Blockchain in 6G Networks
di: Nguyen, Dinh C., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nguyen, Dinh C., et al.
Pubblicazione: (2025)
Zero-Knowledge Proof-Based Consensus for Blockchain-Secured Federated Learning
di: Fu, Tianxing, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fu, Tianxing, et al.
Pubblicazione: (2025)
Enhancing IoT Malware Detection through Adaptive Model Parallelism and Resource Optimization
di: Kasarapu, Sreenitha, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kasarapu, Sreenitha, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedADMM-InSa: An Inexact and Self-Adaptive ADMM for Federated Learning
di: Song, Yongcun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Song, Yongcun, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedCert: Federated Accuracy Certification
di: Nguyen, Minh Hieu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Nguyen, Minh Hieu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Quantum-Inspired Privacy-Preserving Federated Learning Framework for Secure Dementia Classification
di: Tanbhir, Gazi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tanbhir, Gazi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Adversarial Analysis of the Differentially-Private Federated Learning in Cyber-Physical Critical Infrastructures
di: Hossain, Md Tamjid, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Hossain, Md Tamjid, et al.
Pubblicazione: (2022)
GANcrop: A Contrastive Defense Against Backdoor Attacks in Federated Learning
di: Gan, Xiaoyun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gan, Xiaoyun, et al.
Pubblicazione: (2024)
CHRONOS: A Hardware-Assisted Phase-Decoupled Framework for Secure Federated Learning in IoT
di: Dang, Hung
Pubblicazione: (2026)
di: Dang, Hung
Pubblicazione: (2026)
LiFeChain: Lightweight Blockchain for Secure and Efficient Federated Lifelong Learning in IoT
di: Chen, Handi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Handi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Resilient Federated Learning in CyberEdge Networks: Recent Advances and Future Trends
di: Li, Kai, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Kai, et al.
Pubblicazione: (2025)
Federated Multi-Task Learning on Non-IID Data Silos: An Experimental Study
di: Yang, Yuwen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Yuwen, et al.
Pubblicazione: (2024)
An Adaptive Differential Privacy Method Based on Federated Learning
di: Wang, Zhiqiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Zhiqiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Federated Graph Learning with Adaptive Importance-based Sampling
di: Li, Anran, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Anran, et al.
Pubblicazione: (2024)
BotDetect: A Decentralized Federated Learning Framework for Detecting Financial Bots on the EVM Blockchains
di: Bendada, Ahmed Mounsf Rafik, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bendada, Ahmed Mounsf Rafik, et al.
Pubblicazione: (2025)
ACCESS-FL: Agile Communication and Computation for Efficient Secure Aggregation in Stable Federated Learning Networks
di: Nazemi, Niousha, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Nazemi, Niousha, et al.
Pubblicazione: (2024)
LiteChain: A Lightweight Blockchain for Verifiable and Scalable Federated Learning in Massive Edge Networks
di: Chen, Handi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Handi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
DarkFed: A Data-Free Backdoor Attack in Federated Learning
di: Li, Minghui, et al.
Pubblicazione: (2024) -
FedGuard: A Diverse-Byzantine-Robust Mechanism for Federated Learning with Major Malicious Clients
di: Jiang, Haocheng, et al.
Pubblicazione: (2025) -
PPFPL: Cross-silo Privacy-preserving Federated Prototype Learning Against Data Poisoning Attacks
di: Zhang, Hongliang, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Noise-Aware Algorithm for Heterogeneous Differentially Private Federated Learning
di: Malekmohammadi, Saber, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Random Client Selection on Contrastive Federated Learning for Tabular Data
di: Ginanjar, Achmad, et al.
Pubblicazione: (2025)