ABD-HFL : Apprentissage fédéré hiérarchique décentralisé et résistant aux attaques byzantines
Résumé
L'apprentissage fédéré hiérarchique (AFH) a été proposé pour améliorer l'efficacité de l'apprentissage fédéré (AF), mais conserve un point de défaillance unique qui le rend particulièrement vulnérable aux attaques byzantines. Afin d'améliorer la robustesse de l'AFH, nous proposons ABD-HFL, un nouveau paradigme pour l'apprentissage fédéré hiérarchique décentralisé, résistant aux attaques byzantines et asynchrone. Il s'agit d'une architecture multicouche sans serveur central, conçue pour les tâches d'AF impliquant un grand nombre de périphériques. Tirant parti de cette structure hiérarchique, ABD-HFL intègre un nouveau mécanisme universel de résistance byzantine, et introduit le concept de flux d'apprentissage en pipeline.
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