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  1. RESEARCH · CL_39977 ·

    联邦学习新统计界限改进收敛性分析

    研究人员开发了联邦线性随机逼近(LSA)的新统计方法,首次提出了考虑通信-计算权衡和数据异质性的联邦高斯近似。这些发现量化了局部步长和更新次数对收敛速率的影响。该工作还引入了一种在线乘数自举程序,用于对最终模型迭代进行统计推断,并提供非渐近有效性保证。