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TOOL · CL_303521 · Oct 16 · 04:00

新的联邦学习方法VR-SGDA解决了个性化minimax问题

研究人员开发了一种新的联邦学习方法VR-SGDA，以解决个性化联邦minimax问题中的挑战。该方法适用于内部最大化变量在不同客户端之间存在差异的场景，这使得标准的平均方法不适定。VR-SGDA包含一个方差缩减的上升步骤，允许客户端维护私有变量快照，并实现改进的鲁棒性和跟踪机制，这在子群体鲁棒性和自然语言处理对抗性训练的实验中得到了证明。