305336記事公開中

トレンドワード
  2. AIベンチマークリサーチ
  3. 論文研究
  4. 境界を守る：フェデレーテッドラーニングにおける代表表現注意機構（Defending the Edge: Representative-Attention for Mitigating Backdoor Attacks in Federated Learning）
1未満 分で読了
0 views

境界を守る：フェデレーテッドラーニングにおける代表表現注意機構

（Defending the Edge: Representative-Attention for Mitigating Backdoor Attacks in Federated Learning）

さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として
一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、
あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

田中専務

拓海先生、最近部下がフェデレーテッドラーニングだのバックドア攻撃だのと言い出して混乱しています。要するに何が問題になっているのでしょうか？

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！まずは簡単に整理しますよ。フェデレーテッドラーニング（Federated Learning、FL）は端末側で学習を行い中央でまとめる仕組みで、データを集めずに改善できる点が強みです。そこに悪意ある参加者が混じると、モデルが一見正常でも特定トリガーに従って誤動作する

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

論文研究シリーズ
前の記事
ネガティブメトリック学習によるグラフ表現学習
（Negative Metric Learning for Graphs）
次の記事
不確実性を考慮した階層型深層強化学習による電動バス充電スケジュール最適化
（Optimizing Electric Bus Charging Scheduling with Uncertainties Using Hierarchical Deep Reinforcement Learning）
関連記事
BranchNet：構造化多クラス分類のためのニューラル・シンボリック学習フレームワーク
(BranchNet: A Neuro-Symbolic Learning Framework for Structured Multi-Class Classification)
離散領域における最適輸送
（Optimal Transport on Discrete Domains）
会話の技術：Siamese RNNによるL2スピーチの音韻的収束と意図的模倣の測定
（The ART of Conversation: Measuring Phonetic Convergence and Deliberate Imitation in L2-Speech with a Siamese RNN）
PhysDrive: A Multimodal Remote Physiological Measurement Dataset for In-vehicle Driver Monitoring
（車内ドライバー監視のためのマルチモーダル遠隔生理測定データセット）
DSDE: 比率推定を用いた外れ値検出のモデル選択改善
（DSDE: Using Proportion Estimation to Improve Model Selection for Out-of-Distribution Detection）
動画表現学習のベンチマーク感度評価
（SEVERE++: Evaluating Benchmark Sensitivity in Generalization of Video Representation Learning）
この記事をシェア

有益な情報を同僚や仲間と共有しませんか？

AI技術革新 - 人気記事
ブラックホールと量子機械学習の対応
（Black hole/quantum machine learning correspondence）
  • 論文研究
生成AI検索における敏感なユーザークエリの分類と分析
（Taxonomy and Analysis of Sensitive User Queries in Generative AI Search System）
  • 論文研究
DiReDi：AIoTアプリケーションのための蒸留と逆蒸留
（DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications）
  • 論文研究

PCも苦手だった私が

“AIに詳しい人“
として一目置かれる存在に！
  • AIBRプレミアム
  • 実践型生成AI活用キャンプ
あなたにオススメのカテゴリ
論文研究
最新記事
音声から「屋外録音」時の3D顔動作を合成する技術
（Synthesising 3D Facial Motion from “In-the-Wild” Speech）
  • 論文研究
大量のツイートに基づく市民の特徴付け
（Characterization of citizens using word2vec and latent topic analysis in a large set of tweets）
  • 論文研究
オミクスデータの統合的コンセンサスクラスタリングのための多重カーネル学習
（Multiple kernel learning for integrative consensus clustering of ’omic datasets）
  • 論文研究
生成モデルの精度と網羅性を分離して評価する手法の改良
（Improved Precision and Recall Metric for Assessing Generative Models）
  • 論文研究
SR-GANによるゼロショット学習の改良
（SR-GAN: SEMANTIC RECTIFYING GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK FOR ZERO-SHOT LEARNING）
  • 論文研究
継続学習の三つのシナリオ
（Three scenarios for continual learning）
  • 論文研究
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

AI Benchmark Researchをもっと見る

今すぐ購読し、続きを読んで、すべてのアーカイブにアクセスしましょう。

続きを読む