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ICML
FedFwd：无需反向传播的联邦学习
使用一种名为 FedFwd 的新方法，该方法在本地训练过程中通过层级局部更新参数来减少计算量，无需在训练期间存储所有中间激活值。在评估 MNIST 等标准数据集上，我们进行了各种实验，表明它与其他依赖于反向传播算法的联邦学习方法具有竞争力。
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10 months ago
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