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TOOL · CL_294592 · Oct 12 · 04:00

FedPCD框架提升联邦学习的公平性和性能

研究人员推出FedPCD，一个旨在提高去中心化客户端之间公平性和性能的新联邦学习框架。与改变全局优化方向或对称对待客户端的先前方法不同，FedPCD在满足个体客户端性能约束的同时，最小化调整，优先考虑全局目标。该方法在异构基准测试中显示出优越的全局准确性和更佳的最差情况客户端性能，同时收敛速度更快。