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  1. TOOL · CL_77344 ·

    新的无服务器联邦学习方法消除了对中央服务器的需求

    研究人员引入了一种新颖的无服务器半去中心化联邦学习（SSD-FL）方法，该方法旨在无需持久服务器基础设施即可运行。该方法通过在集群化中使用一次性的设备到设备初始化阶段来解决去中心化环境中的集群形成复杂性。SSD-FL框架将训练分为集群内和集群间阶段，通过集成各种本地优化器和网络正则化的独特“有效损失函数”来确保全局收敛。