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Federated Adaptive Network Search

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  1. TOOL · CL_245325 ·

    FANS框架优化异构联邦学习中的模型架构

    研究人员开发了FANS（Federated Adaptive Network Search，联邦自适应网络搜索）框架，旨在优化异构联邦学习环境中的模型架构。该方法利用超网络学习共享架构空间，超越了预定义的模型菜单。为了提高效率，引入了联邦并行缩放（FPS）算法，支持具有自蒸馏功能的多个子网络的并行训练。在CIFAR-10、CIFAR-100和MNLI数据集上的评估表明，与现有方法相比，FANS显著扩展了可行子网络的范围，并改善了准确性-效率权衡。