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TOOL · CL_79830 · Jun 9 · 04:00

新框架通过进化客户端选择增强联邦学习

研究人员开发了一个名为 EvoCSFL 的新框架，以提高联邦学习的效率和鲁棒性。该方法使用由代理模型指导的进化算法来选择客户端，以优化模型性能、通信延迟和能耗。在多个数据集上的实验表明，与现有方法相比，EvoCSFL 实现了更快的收敛速度、更低的能耗和更好的鲁棒性。