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TOOL · CL_244694 · Sep 10 · 04:00

新的HiFedProx方法增强了联邦学习的正则化

研究人员开发了一种名为HiFedProx的新型联邦学习正则化技术，该技术改进了现有的FedProx方法。HiFedProx用p索引的幂类型正则化器替换了二次惩罚，从而能够更好地控制客户端参数的位移。在FEMNIST子集上的实验表明，HiFedProx在压力条件下取得了显著的收益，并且在p值为5到7之间观察到了最佳性能。