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Variance Reduced ProxSkip

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  1. TOOL · CL_191321 ·

    新论文详述高效、鲁棒的联邦学习优化方法

    一篇新论文探讨了分布式和联邦设置中机器学习模型优化理论基础。它引入了 ProxSkip 和 Variance Reduced ProxSkip 算法，以提高通信效率和鲁棒性，尤其是在客户端部分参与和数据异构条件下。该研究还为拜占庭鲁棒性、梯度压缩技术以及大型模型微调的低秩适应提供了理论见解。