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实体 Zhirayr Tovmasyan

Zhirayr Tovmasyan

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  1. TOOL · CL_327259 ·

    新分析提高了联邦学习中 SCAFFOLD 的收敛速率

    研究人员开发了对联邦学习中 SCAFFOLD 算法的新分析，重点关注客户端数据相似性如何影响收敛速率。该研究确立了凸目标和非凸目标对 Hessian 相似性的线性依赖性，改进了先前需要更强假设或收敛速度较慢的分析。这项工作为随机梯度方法提供了更快的收敛保证和匹配的下界，从而在异构数据条件下更深入地理解 SCAFFOLD 的性能。