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SCAFFLSA: 量化和消除联邦式线性随机逼近和时序差异学习中的异质性偏差
本文对联邦线性随机逼近(FedLSA)算法进行了非渐进分析,定量化了异质代理的本地训练引入的偏差,并调查了算法的样本复杂度。我们展示了 FedLSA 的通信复杂度与所需精度 ε 的多项式缩放,从而限制了联邦的好处。为了克服这一问题,我们提出
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5 months ago
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