VinUniversity 发布 BackFed Benchmark Suite 数据集, 应用在 联邦学习、后门攻击防御 领域

VinUniversity 本次发布的数据集 BackFed Benchmark Suite, BackFed是一个全面的基准测试套件，旨在标准化、简化和可靠地评估联邦学习中的后门攻击和防御。该基准测试套件通过多处理实现显著加速实验，并通过模块化设计使得新方法的集成变得无缝。BackFed提供了一个标准化的评估流程，使得研究人员能够在一个即插即用的环境中全面和可靠地评估新的攻击和防御。BackFed集成了多个已建立的基准数据集，包括CIFAR-10、MNIST和TinyImageNet，并通过Dirichlet和均匀分布模拟了数据集在客户端之间的分区。BackFed支持计算机视觉领域的分类任务，以及自然语言处理中的情感分析和下一个单词预测任务。

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