Oct, 2023
利用自由客户在联邦学习中进行模型增强
Utilizing Free Clients in Federated Learning for Focused Model Enhancement
Aditya Narayan Ravi, Ilan Shomorony
TL;DRFedALIGN 是一种选择参与联邦学习的非优先客户的匹配策略,基于他们的模型损失与全局数据的相似程度,以确保只有在对优先客户有益时才使用非优先客户的梯度,从而实现非优先客户的加入动机和优先客户的资源利用,且在各种合成和基准数据集上展示出更快的收敛速度和更高的测试准确性。