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TOOL · CL_123183 · Jul 3 · 04:00

新的优化器解决了联邦学习中的类别不平衡问题

研究人员开发了 FedCGNM，一种新颖的客户端优化器，旨在解决联邦学习中的类别不平衡问题。该方法将类别划分为组，为每个组维护和归一化动量，并使用归一化组动量之和进行更新。这种方法旨在均衡多数类和少数类之间的梯度幅度，并减少稀有类别梯度的噪声。此外，还引入了 X 臂老虎机算法 FedHOO，通过利用联邦并行性来有效优化小型联邦中的超参数速率。