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English(EN) Correcting Before Adapting: Gradient Correction for Federated Adaptive Optimization

新的 FA-GC 方法通过自适应优化器增强联邦学习

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员推出了一种名为联邦自适应梯度校正 (FA-GC) 的新方法，旨在改进 Adam 等自适应优化器的联邦学习。与仅在梯度被纳入优化器的运行平均值后进行校正的先前方法不同，FA-GC 在梯度进入这些平均值之前进行校正。这一区别至关重要，因为自适应优化器从历史梯度信息构建更新，而仅校正最终方向可能导致次优结果。所提出的方法在各种图像和语言任务上，尤其是在数据异质性强的情况下，已证明了改进的收敛性和准确性。 AI

影响 这项研究可能带来更高效、更准确的联邦学习系统，尤其是在数据分布多样化的场景中。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Evan Chen, Shiqiang Wang, Dong-Jun Han, Shahryar Zehtabi, Christopher Brinton ·

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