联邦学习论文趋势 2023–2026

跨设备联邦

统计范围：NeurIPS、ICLR、ICML、CVPR 四个会议，2023–2026 年，共 460 篇被归入该主题的论文。

主要结论

每年论文数

各会议论文数

按年份和会议统计

联邦学习论文数，按年份和会议
年份NeurIPSICLRICMLCVPR合计
202354293420137
202430234020113
20253118231991
202642193721119

代表论文

按年份和会议均匀挑选，方便快速看到每一届的样貌

全部联邦学习论文

年份全部2023202420252026
会议全部NeurIPSICLRICMLCVPR

共 19 篇，第 1 / 1 页

  1. CVPR 2025A Simple Data Augmentation for Feature Distribution Skewed Federated Learning
  2. CVPR 2025AFL: A Single-Round Analytic Approach for Federated Learning with Pre-trained Models
  3. CVPR 2025CroCoDL: Cross-device Collaborative Dataset for Localization
  4. CVPR 2025dFLMoE: Decentralized Federated Learning via Mixture of Experts for Medical Data Analysis
  5. CVPR 2025FedAWA: Adaptive Optimization of Aggregation Weights in Federated Learning Using Client Vectors
  6. CVPR 2025FedCALM: Conflict-aware Layer-wise Mitigation for Selective Aggregation in Deeper Personalized Federated Learning
  7. CVPR 2025FedCS: Coreset Selection for Federated Learning
  8. CVPR 2025Federated Learning with Domain Shift Eraser
  9. CVPR 2025FedMIA: An Effective Membership Inference Attack Exploiting "All for One" Principle in Federated Learning
  10. CVPR 2025FedSPA: Generalizable Federated Graph Learning under Homophily Heterogeneity
  11. CVPR 2025Geometric Knowledge-Guided Localized Global Distribution Alignment for Federated Learning
  12. CVPR 2025Handling Spatial-Temporal Data Heterogeneity for Federated Continual Learning via Tail Anchor
  13. CVPR 2025HistoFS: Non-IID Histopathologic Whole Slide Image Classification via Federated Style Transfer with RoI-Preserving
  14. CVPR 2025Infighting in the Dark: Multi-Label Backdoor Attack in Federated Learning
  15. CVPR 2025Mind the Gap: Confidence Discrepancy Can Guide Federated Semi-Supervised Learning Across Pseudo-Mismatch
  16. CVPR 2025NoT: Federated Unlearning via Weight Negation
  17. CVPR 2025pFedMxF: Personalized Federated Class-Incremental Learning with Mixture of Frequency Aggregation
  18. CVPR 2025Population Normalization for Federated Learning
  19. CVPR 2025Unlearning through Knowledge Overwriting: Reversible Federated Unlearning via Selective Sparse Adapter

在 Claude、Cursor 里直接问这个趋势

接上 Paperlist MCP 后，写综述、挑方向或准备投稿时，不用离开对话框就能拿到这页的数字：每年各会议的论文数、增长倍数、涨得最快的子方向和代表论文，AI 会按你的问题整理。

可以直接复制这句话问 AI

用 paperlist 查联邦学习在 NeurIPS 2023–2026 的论文趋势，哪一年涨得最快？

AI 会调用的工具：get_topic_stats {"topic": "federated-learning"}

两分钟接入 Paperlist MCP（Claude Code、Cursor、Codex、ChatGPT）

常见问题

2023–2026 年四大会议一共有多少篇联邦学习论文？
共 460 篇，按年份分别是 2023 年 137 篇、2024 年 113 篇、2025 年 91 篇、2026 年 119 篇。
NeurIPS 2026 有多少篇联邦学习论文？
NeurIPS 2026 有 42 篇联邦学习论文，上一届是 31 篇。
ICLR 2026 有多少篇联邦学习论文？
ICLR 2026 有 19 篇联邦学习论文，上一届是 18 篇。
ICML 2026 有多少篇联邦学习论文？
ICML 2026 有 37 篇联邦学习论文，上一届是 23 篇。
CVPR 2026 有多少篇联邦学习论文？
CVPR 2026 有 21 篇联邦学习论文，上一届是 19 篇。
哪个会议的联邦学习论文最多？
NeurIPS，2023–2026 年共 157 篇。

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