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Enhancing Federated Learning Robustness Using Locally Benignity-Assessable Bayesian Dropout 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION FORENSICS AND SECURITY, 2025, 卷号: 20, 页码: 2464-2479
作者:  Xue, Jingjing;  Sun, Sheng;  Liu, Min;  Li, Qi;  Xu, Ke
收藏  |  浏览/下载：1/0  |  提交时间：2025/06/25
Bayes methods  Training  Servers  Data models  Robustness  Distributed databases  Uplink  Convergence  Computational modeling  Recurrent neural networks  Federated learning  Byzantine attack  dropout defense  robust aggregation