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Zubair Shaban PhD

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  1. TOOL · CL_327308 ·

    新的RoCo-FL框架提高了联邦学习在噪声和异构性下的鲁棒性

    研究人员推出了一种新颖的框架RoCo-FL,旨在增强过顶联邦学习(OTA-FL)系统的鲁棒性和收敛性。该框架专门解决了边缘设备之间信道噪声、衰落以及数据和系统能力异构性带来的挑战。RoCo-FL通过不精确优化来制定局部更新,并纳入了近端约束,从而稳定局部训练并减轻无线损伤和掉队者的影响。理论分析证实了其对非凸目标的收敛保证,在CIFAR10、CIFAR100和FEMNIST等数据集上的实验验证表明,与现有方法相比,RoCo-FL在噪声…