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Privacy-Preserving and Reliable Decentralized Federated Learning | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore
Source: ieeexplore.ieee.org
Article summary:
1. 传统的联邦学习方法依赖于集中式服务器，而分布式应用中设计异步联邦学习方法的趋势是为了减轻传统（同步）联邦学习方法的限制。
2. 文章介绍了两种新工具：基于质量的聚合方法和扩展动态贡献广播加密（DConBE），并结合局部差分隐私提出了一种保护隐私且可靠的去中心化联邦学习方案。
3. 该方案旨在支持客户端的批量加入/离开，并在最小延迟和高模型准确性之间实现最佳权衡。模拟结果表明，该方案能够有效避免低质量更新，并且扩展的DConBE对方案效率影响较小。
Article analysis:
对于上述文章，我无法提供详细的批判性分析，因为只给出了文章的摘要部分，并没有提供足够的信息来进行全面的评估。请提供完整的文章内容以便我能够更好地回答您的问题。