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communication-efficiency
搜索结果 - 4
无协调的复杂网络分散式联邦学习：克服异构性
在高度普及的边缘场景中，缺乏中央控制器和预定的设备连接导致了复杂的网络结构，我们提出了一种通信高效的分散式联邦学习（DFL）算法来解决由数据和不同训练历史引起的异构学习难题，研究结果表明，与竞争方法相比，我们的解决方案能够训练出更好的本地模
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7 months ago
ICML
LESS-VFL: 用于联合学习的高效通信特征选择
本文提出了 LESS-VFL，这是一种用于垂直切分数据的分布式系统中的通信高效特征选择方法，通过优化服务器端的全局模型，然后将此信息分享给其他参与方，从而允许本地特征选择，进而提高模型的泛化性、效率和可解释性。
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a year ago
KDD
带噪标签的高效鲁棒联邦学习通信优化
本文研究基于联邦学习的标签噪声问题，并提出了一种基于学习的重新加权方法来减轻该问题的影响。同时，本文还提出了一种名为 Comm-FedBiO 的方法来解决通信效率低的 Federated Bilevel Optimization 问题，并在
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2 years ago
NIPS
分布式估计、信息损失和指数族
通过本文，我们研究并证明了一种简化的通信高效分布式学习框架，它利用数据子集计算本地最大似然估计量，并结合本地估计值实现对全局 MLE 的最佳近似，并证明了该框架的统计性质与误差率性质。我们还研究了使用 KL 散度方法与更常见的线性组合方法组
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10 years ago
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