298427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
GAMA++: Disentangled Geometric Alignment with Adaptive Contrastive Perturbation for Reliable Domain Transfer
（GAMA++：適応的対比的摂動による幾何学的整列と分離表現による信頼性の高いドメイン転移）
敵対的ディープフェイク：Deepfake検知器の脆弱性評価
(Adversarial Deepfakes: Evaluating Vulnerability of Deepfake Detectors to Adversarial Examples)
効率的な中央値の手法
（Efficient median of means estimator）
児童福祉における予測アルゴリズムの限界を超えて
（Beyond Predictive Algorithms in Child Welfare）
Autonomous Robotic Ultrasound System for Liver Follow-up Diagnosis: Pilot Phantom Study
（肝臓フォローアップ診断のための自律型ロボット超音波システム：パイロットファントム研究）
時系列のグレンジャー因果のための非線形パラメトリックモデル
（Nonlinear parametric model for Granger causality of time series）
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
ソーラーセイルによる深宇宙軌道最適化
（Solar-Sail Deep Space Trajectory Optimization Using Successive Convex Programming）
  • 論文研究
スマートフォンでの深層学習モデルの実時間アプリ化ガイド
（Guidelines and Benchmarks for Deployment of Deep Learning Models on Smartphones as Real-Time Apps）
  • 論文研究
Spatial-Winograd pruningによるWinograd領域での高効率スパース化
（SPATIAL-WINOGRAD PRUNING ENABLING SPARSE WINOGRAD CONVOLUTION）
  • 論文研究
活性化関数が深層ネットワークの内部分布に与える影響
（On the effect of the activation function on the distribution of hidden nodes in a deep network）
  • 論文研究
密集交通における不確実性正則化を用いたモデル予測方策学習
（MODEL-PREDICTIVE POLICY LEARNING WITH UNCERTAINTY REGULARIZATION FOR DRIVING IN DENSE TRAFFIC）
  • 論文研究
動画における馬の痛み認識における動的情報の重要性
（Dynamics are Important for the Recognition of Equine Pain in Video）
  • 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