Feb, 2024
CoDream:以异构模型而非模型交换进行联邦聚合
CoDream: Exchanging dreams instead of models for federated aggregation with heterogeneous models
Abhishek Singh, Gauri Gupta, Ritvik Kapila, Yichuan Shi, Alex Dang...
TL;DR通过在输入数据空间中进行联合优化,共享模型知识,而不是模型参数,我们提出了一种名为 Codream 的新颖框架,实现了联邦学习中的模型无关协作学习,消除了模型参数的可扩展性问题,同时保留了联邦学习的隐私保护优势,并允许个性化学习的知识自适应优化。