FedRG: Unleashing the Representation Geometry for Federated Learning with Noisy Clients
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Wen, Tian, Yang, Zhiqin, Zhang, Yonggang, Jiang, Xuefeng, Peng, Hao, Wang, Yuwei, Han, Bo |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2026
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Robust Federated Learning against Noisy Clients via Masked Optimization
par: Jiang, Xuefeng, et autres
Publié: (2025)
par: Jiang, Xuefeng, et autres
Publié: (2025)
FedImpro: Measuring and Improving Client Update in Federated Learning
par: Tang, Zhenheng, et autres
Publié: (2024)
par: Tang, Zhenheng, et autres
Publié: (2024)
Tackling Noisy Clients in Federated Learning with End-to-end Label Correction
par: Jiang, Xuefeng, et autres
Publié: (2024)
par: Jiang, Xuefeng, et autres
Publié: (2024)
FedCCRL: Federated Domain Generalization with Cross-Client Representation Learning
par: Wang, Xinpeng, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Xinpeng, et autres
Publié: (2024)
FedConv: A Learning-on-Model Paradigm for Heterogeneous Federated Clients
par: Shen, Leming, et autres
Publié: (2025)
par: Shen, Leming, et autres
Publié: (2025)
FedNoisy: Federated Noisy Label Learning Benchmark
par: Liang, Siqi, et autres
Publié: (2023)
par: Liang, Siqi, et autres
Publié: (2023)
FedZMG: Efficient Client-Side Optimization in Federated Learning
par: Zantalis, Fotios, et autres
Publié: (2026)
par: Zantalis, Fotios, et autres
Publié: (2026)
FedRA: A Random Allocation Strategy for Federated Tuning to Unleash the Power of Heterogeneous Clients
par: Su, Shangchao, et autres
Publié: (2023)
par: Su, Shangchao, et autres
Publié: (2023)
FedSIR: Spectral Client Identification and Relabeling for Federated Learning with Noisy Labels
par: Gholami, Sina, et autres
Publié: (2026)
par: Gholami, Sina, et autres
Publié: (2026)
FedCCA: Client-Centric Adaptation against Data Heterogeneity in Federated Learning on IoT Devices
par: Wang, Kaile, et autres
Publié: (2026)
par: Wang, Kaile, et autres
Publié: (2026)
FedPS: Federated data Preprocessing via aggregated Statistics
par: Xu, Xuefeng, et autres
Publié: (2026)
par: Xu, Xuefeng, et autres
Publié: (2026)
Conditional Equivalence of DPO and RLHF: Implicit Assumption, Failure Modes, and Provable Alignment
par: Yang, Zhiqin, et autres
Publié: (2026)
par: Yang, Zhiqin, et autres
Publié: (2026)
FedDiverse: Tackling Data Heterogeneity in Federated Learning with Diversity-Driven Client Selection
par: Németh, Gergely D., et autres
Publié: (2025)
par: Németh, Gergely D., et autres
Publié: (2025)
FedConPE: Efficient Federated Conversational Bandits with Heterogeneous Clients
par: Li, Zhuohua, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Zhuohua, et autres
Publié: (2024)
FedEFC: Federated Learning Using Enhanced Forward Correction Against Noisy Labels
par: Yu, Seunghun, et autres
Publié: (2025)
par: Yu, Seunghun, et autres
Publié: (2025)
Federated Learning Client Pruning for Noisy Labels
par: Morafah, Mahdi, et autres
Publié: (2024)
par: Morafah, Mahdi, et autres
Publié: (2024)
FedSDWC: Federated Synergistic Dual-Representation Weak Causal Learning for OOD
par: Huang, Zhenyuan, et autres
Publié: (2025)
par: Huang, Zhenyuan, et autres
Publié: (2025)
GC-Fed: Gradient Centralized Federated Learning with Partial Client Participation
par: Seo, Jungwon, et autres
Publié: (2025)
par: Seo, Jungwon, et autres
Publié: (2025)
Detecting Atypical Clients in Federated Learning via Representation-Level Divergence
par: Pérez-Corral, Cristian, et autres
Publié: (2026)
par: Pérez-Corral, Cristian, et autres
Publié: (2026)
Communication-Efficient Federated Learning with Accelerated Client Gradient
par: Kim, Geeho, et autres
Publié: (2022)
par: Kim, Geeho, et autres
Publié: (2022)
Federated Learning with Sample-level Client Drift Mitigation
par: Xu, Haoran, et autres
Publié: (2025)
par: Xu, Haoran, et autres
Publié: (2025)
FedLED: Label-Free Equipment Fault Diagnosis with Vertical Federated Transfer Learning
par: Shen, Jie, et autres
Publié: (2023)
par: Shen, Jie, et autres
Publié: (2023)
Federated Learning with Extremely Noisy Clients via Negative Distillation
par: Lu, Yang, et autres
Publié: (2023)
par: Lu, Yang, et autres
Publié: (2023)
FedGPS: Statistical Rectification Against Data Heterogeneity in Federated Learning
par: Yang, Zhiqin, et autres
Publié: (2025)
par: Yang, Zhiqin, et autres
Publié: (2025)
FedEL: Federated Elastic Learning for Heterogeneous Devices
par: Zhang, Letian, et autres
Publié: (2025)
par: Zhang, Letian, et autres
Publié: (2025)
FedCoSR: Personalized Federated Learning with Contrastive Shareable Representations for Label Heterogeneity in Non-IID Data
par: Huang, Chenghao, et autres
Publié: (2024)
par: Huang, Chenghao, et autres
Publié: (2024)
FedHL: Federated Learning for Heterogeneous Low-Rank Adaptation via Unbiased Aggregation
par: Peng, Zihao, et autres
Publié: (2025)
par: Peng, Zihao, et autres
Publié: (2025)
Fed-Credit: Robust Federated Learning with Credibility Management
par: Chen, Jiayan, et autres
Publié: (2024)
par: Chen, Jiayan, et autres
Publié: (2024)
Local Data Quantity-Aware Weighted Averaging for Federated Learning with Dishonest Clients
par: Wu, Leming, et autres
Publié: (2025)
par: Wu, Leming, et autres
Publié: (2025)
FedNSAM:Consistency of Local and Global Flatness for Federated Learning
par: Liu, Junkang, et autres
Publié: (2026)
par: Liu, Junkang, et autres
Publié: (2026)
FedDiff: Diffusion Model Driven Federated Learning for Multi-Modal and Multi-Clients
par: Li, DaiXun, et autres
Publié: (2023)
par: Li, DaiXun, et autres
Publié: (2023)
History-Aware and Dynamic Client Contribution in Federated Learning
par: Ghosh, Bishwamittra, et autres
Publié: (2024)
par: Ghosh, Bishwamittra, et autres
Publié: (2024)
Peak-Controlled Logits Poisoning Attack in Federated Distillation
par: Tang, Yuhan, et autres
Publié: (2024)
par: Tang, Yuhan, et autres
Publié: (2024)
FedEGG: Federated Learning with Explicit Global Guidance
par: Zhai, Kun, et autres
Publié: (2024)
par: Zhai, Kun, et autres
Publié: (2024)
FedRS-Bench: Realistic Federated Learning Datasets and Benchmarks in Remote Sensing
par: Zhao, Haodong, et autres
Publié: (2025)
par: Zhao, Haodong, et autres
Publié: (2025)
FedClust: Tackling Data Heterogeneity in Federated Learning through Weight-Driven Client Clustering
par: Islam, Md Sirajul, et autres
Publié: (2024)
par: Islam, Md Sirajul, et autres
Publié: (2024)
FedSA: A Unified Representation Learning via Semantic Anchors for Prototype-based Federated Learning
par: Zhou, Yanbing, et autres
Publié: (2025)
par: Zhou, Yanbing, et autres
Publié: (2025)
Robust Asymmetric Heterogeneous Federated Learning with Corrupted Clients
par: Fang, Xiuwen, et autres
Publié: (2025)
par: Fang, Xiuwen, et autres
Publié: (2025)
FedPFT: Federated Proxy Fine-Tuning of Foundation Models
par: Peng, Zhaopeng, et autres
Publié: (2024)
par: Peng, Zhaopeng, et autres
Publié: (2024)
FedFiTS: Fitness-Selected, Slotted Client Scheduling for Trustworthy Federated Learning in Healthcare AI
par: Kahenga, Ferdinand, et autres
Publié: (2025)
par: Kahenga, Ferdinand, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
Robust Federated Learning against Noisy Clients via Masked Optimization
par: Jiang, Xuefeng, et autres
Publié: (2025) -
FedImpro: Measuring and Improving Client Update in Federated Learning
par: Tang, Zhenheng, et autres
Publié: (2024) -
Tackling Noisy Clients in Federated Learning with End-to-end Label Correction
par: Jiang, Xuefeng, et autres
Publié: (2024) -
FedCCRL: Federated Domain Generalization with Cross-Client Representation Learning
par: Wang, Xinpeng, et autres
Publié: (2024) -
FedConv: A Learning-on-Model Paradigm for Heterogeneous Federated Clients
par: Shen, Leming, et autres
Publié: (2025)