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Alessandro Licciardi
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RIPPLE 框架为联邦学习提供离线聚类
研究人员开发了 RIPPLE，一个新颖的聚类联邦学习框架，旨在解决非独立同分布（non-IID）数据场景下的客户端漂移问题。与将聚类发现集成到训练循环中的先前方法不同，RIPPLE 使用客户端数据的谱表征离线计算聚类分配。该方法涉及小波散射变换（Wavelet Scattering Transform）和高斯混合模型变分自编码器（Gaussian Mixture VAE），通过避免梯度暴露来减少通信开销并增强安全性。该框架确保缺席训练…
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新的联邦学习算法解决数据异质性问题
研究人员开发了一种新颖的联邦学习客户端选择算法，旨在缓解由客户端数据异质性引起的问题。该算法根据客户端的一致性水平动态形成联盟，然后从每个联盟中选择一个代表来最小化模型更新的方差。该方法借鉴了社交网络建模的思路，利用谱聚类和识别关键人物来估计群体意见，并已证明与现有方法相比，具有更高的准确性和更快的收敛速度。