新分析提高了联邦学习中 SCAFFOLD 的收敛速率

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-28 04:00

研究人员开发了对联邦学习中 SCAFFOLD 算法的新分析，重点关注客户端数据相似性如何影响收敛速率。该研究确立了凸目标和非凸目标对 Hessian 相似性的线性依赖性，改进了先前需要更强假设或收敛速度较慢的分析。这项工作为随机梯度方法提供了更快的收敛保证和匹配的下界，从而在异构数据条件下更深入地理解 SCAFFOLD 的性能。 AI

影响为联邦学习算法提供了理论改进，有可能增强在去中心化数据集上的模型训练。

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报道来源 [1]

arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Zhirayr Tovmasyan, Slavom\'ir Hanzely, Egor Shulgin, Peter Richt\'arik, Sebastian U. Stich · 2026-10-28 04:00

Hessian 相似性下的 SCAFFOLD：快速收敛率

arXiv:2610.35663v1 Announce Type: new Abstract: One of the main challenges of federated learning is heterogeneous data split among the clients, leading to biased local updates called client drift. The SCAFFOLD algorithm (Karimireddy et al., 2020) corrects client drift with contro…

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