arXiv 机器学习· Ting Xu, Henry Leung·· 17 時間前AI スコア34
接收端主导联邦学习的信任边界能否长期维持？长周期基准研究
Does the Trust Boundary Hold over Time? A Long-Horizon Benchmark for Receiver-Directed Federated Learning
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AI ガイド
一项长周期基准研究评估了接收端主导联邦学习在 600 轮及 Qwen3-1.7B LoRA 任务中的信任边界。测试表明基于固定参考的门控误纳了 29% 有害迁移，而基于当前模型的门控仅误纳 2% 却遗漏了有效迁移。留出审计机制在 600 轮时部署了 65% 至 72% 的无负收益模型，在 38% 对抗节点下仅 FedFomo 与 CS-Gate 保持正平均收益。
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