Salvato in:
| Autori principali: | Pang, Yahao, Wu, Xingyuan, Zhang, Xiaojin, Chen, Wei, Jin, Hai |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://arxiv.org/abs/2502.11863 |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
FedAA: A Reinforcement Learning Perspective on Adaptive Aggregation for Fair and Robust Federated Learning
di: He, Jialuo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: He, Jialuo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Theoretical Analysis of Privacy Leakage in Trustworthy Federated Learning: A Perspective from Linear Algebra and Optimization Theory
di: Zhang, Xiaojin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Xiaojin, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedRTS: Federated Robust Pruning via Combinatorial Thompson Sampling
di: Huang, Hong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Huang, Hong, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Unified Learn-to-Distort-Data Framework for Privacy-Utility Trade-off in Trustworthy Federated Learning
di: Zhang, Xiaojin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Xiaojin, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedEM: A Privacy-Preserving Framework for Concurrent Utility Preservation in Federated Learning
di: Xu, Mingcong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xu, Mingcong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Bridging Privacy and Robustness for Trustworthy Machine Learning
di: Zhang, Xiaojin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Xiaojin, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedModule: A Modular Federated Learning Framework
di: Chen, Chuyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Chuyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Meta-learning Framework for Tuning Parameters of Protection Mechanisms in Trustworthy Federated Learning
di: Zhang, Xiaojin, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhang, Xiaojin, et al.
Pubblicazione: (2023)
FedProphet: Memory-Efficient Federated Adversarial Training via Robust and Consistent Cascade Learning
di: Tang, Minxue, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tang, Minxue, et al.
Pubblicazione: (2024)
Fed-Credit: Robust Federated Learning with Credibility Management
di: Chen, Jiayan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Jiayan, et al.
Pubblicazione: (2024)
REG: A Regularization Optimizer for Robust Training Dynamics
di: Liu, Zehua, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Zehua, et al.
Pubblicazione: (2025)
Grounding Foundation Models through Federated Transfer Learning: A General Framework
di: Kang, Yan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Kang, Yan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Federated Offline Policy Optimization with Dual Regularization
di: Yue, Sheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yue, Sheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedDis: A Causal Disentanglement Framework for Federated Traffic Prediction
di: Zhou, Chengyang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhou, Chengyang, et al.
Pubblicazione: (2026)
FedAC: An Adaptive Clustered Federated Learning Framework for Heterogeneous Data
di: Zhang, Yuxin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Yuxin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Perturbation-Induced Linearization: Constructing Unlearnable Data with Solely Linear Classifiers
di: Liu, Jinlin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Liu, Jinlin, et al.
Pubblicazione: (2026)
DP-FedAdamW: An Efficient Optimizer for Differentially Private Federated Large Models
di: Liu, Jin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Liu, Jin, et al.
Pubblicazione: (2026)
No Free Lunch Theorem for Privacy-Preserving LLM Inference
di: Zhang, Xiaojin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Xiaojin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Robust Federated Finetuning of LLMs via Alternating Optimization of LoRA
di: Chen, Shuangyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Shuangyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Achieving Near-optimal Utility for Privacy-Preserving Federated Learning via Data Generation and Parameter Distortion
di: Zhang, Xiaojin, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhang, Xiaojin, et al.
Pubblicazione: (2023)
GuardFed: A Trustworthy Federated Learning Framework Against Dual-Facet Attacks
di: Li, Yanli, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Yanli, et al.
Pubblicazione: (2025)
Momentum-Based Federated Reinforcement Learning with Interaction and Communication Efficiency
di: Yue, Sheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yue, Sheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedPOB: Sample-Efficient Federated Prompt Optimization via Bandits
di: Lu, Pingchen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lu, Pingchen, et al.
Pubblicazione: (2025)
FedSCAM (Federated Sharpness-Aware Minimization with Clustered Aggregation and Modulation): Scam-resistant SAM for Robust Federated Optimization in Heterogeneous Environments
di: Rahil, Sameer, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Rahil, Sameer, et al.
Pubblicazione: (2025)
FedZMG: Efficient Client-Side Optimization in Federated Learning
di: Zantalis, Fotios, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zantalis, Fotios, et al.
Pubblicazione: (2026)
FedLion: Faster Adaptive Federated Optimization with Fewer Communication
di: Tang, Zhiwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tang, Zhiwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedAdamW: A Communication-Efficient Optimizer with Convergence and Generalization Guarantees for Federated Large Models
di: Liu, Junkang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Junkang, et al.
Pubblicazione: (2025)
FedNE: Surrogate-Assisted Federated Neighbor Embedding for Dimensionality Reduction
di: Li, Ziwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Ziwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedSI: Federated Subnetwork Inference for Efficient Uncertainty Quantification
di: Chen, Hui, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Hui, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedProxy: Federated Fine-Tuning of LLMs via Proxy SLMs and Heterogeneity-Aware Fusion
di: Fan, Tao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Fan, Tao, et al.
Pubblicazione: (2026)
FedEL: Federated Elastic Learning for Heterogeneous Devices
di: Zhang, Letian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Letian, et al.
Pubblicazione: (2025)
FedMuon: Accelerating Federated Learning with Matrix Orthogonalization
di: Liu, Junkang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Junkang, et al.
Pubblicazione: (2025)
SatFed: A Resource-Efficient LEO Satellite-Assisted Heterogeneous Federated Learning Framework
di: Zhang, Yuxin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Yuxin, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedCAP: Robust Federated Learning via Customized Aggregation and Personalization
di: Li, Youpeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Youpeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
CEPerFed: Communication-Efficient Personalized Federated Learning for Multi-Pulse MRI Classification
di: Li, Ludi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Ludi, et al.
Pubblicazione: (2025)
FedSSG: Expectation-Gated and History-Aware Drift Alignment for Federated Learning
di: Zhou, Zhanting, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhou, Zhanting, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Game-theoretic Framework for Privacy-preserving Federated Learning
di: Zhang, Xiaojin, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhang, Xiaojin, et al.
Pubblicazione: (2023)
EAT: Self-Supervised Pre-Training with Efficient Audio Transformer
di: Chen, Wenxi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Wenxi, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedPFT: Federated Proxy Fine-Tuning of Foundation Models
di: Peng, Zhaopeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Peng, Zhaopeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedConv: A Learning-on-Model Paradigm for Heterogeneous Federated Clients
di: Shen, Leming, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shen, Leming, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
FedAA: A Reinforcement Learning Perspective on Adaptive Aggregation for Fair and Robust Federated Learning
di: He, Jialuo, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Theoretical Analysis of Privacy Leakage in Trustworthy Federated Learning: A Perspective from Linear Algebra and Optimization Theory
di: Zhang, Xiaojin, et al.
Pubblicazione: (2024) -
FedRTS: Federated Robust Pruning via Combinatorial Thompson Sampling
di: Huang, Hong, et al.
Pubblicazione: (2025) -
A Unified Learn-to-Distort-Data Framework for Privacy-Utility Trade-off in Trustworthy Federated Learning
di: Zhang, Xiaojin, et al.
Pubblicazione: (2024) -
FedEM: A Privacy-Preserving Framework for Concurrent Utility Preservation in Federated Learning
di: Xu, Mingcong, et al.
Pubblicazione: (2025)