arXiv Computer Vision· Silin Chen, Andy Liu, Kangjian Di, Yichu Xu, Han-Jia Ye, Wenhan Luo, Ningmu Zou·· 2 天前AI 评分27
FedDyMem：用动态记忆与记忆压缩实现高效联邦无监督图像异常检测
FedDyMem: Efficient Federated Learning with Dynamic Memory and Memory-Reduce for Unsupervised Image Anomaly Detection
AI 导读
FedDyMem 提出一种高效联邦学习方法，通过压缩的动态记忆库而非完整模型参数在客户端与服务器间共享知识，用于无监督图像异常检测。客户端用记忆生成器和度量损失提升正常样本特征分布一致性，并基于加权平均的记忆压缩方法显著缩小记忆库规模，降低通信开销并实证降低反转攻击下的重建保真度；服务器端通过 k-means 聚合构建全局记忆并分发。
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