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論文情報
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・title: FedIDM: Achieving Fast and Stable Convergence in Byzantine Federated Learning through Iterative Distribution Matching
・abstract: Most existing Byzantine-robust federated learning (FL) methods suffer from slow and unstable convergence. Moreover, when handling a substantial proportion of colluded malicious clients, achieving robustness typically entails compromising model
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