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insight - Biased Over-the-Air Federated Learning
Optimizing Over-the-Air Federated Learning under Wireless Heterogeneity
Designing biased over-the-air federated learning solutions can provide higher gains over existing zero-bias schemes in heterogeneous wireless settings by optimizing the trade-off between model bias and variance.
Heterogene Over-the-Air Federated Learning: Analyse und Optimierung der Leistung unter drahtloser Heterogenität
In heterogenen drahtlosen Umgebungen kann ein verzerrtes Over-the-Air Federated Learning (OTA-FL) bessere Leistung als ein unvoreingenommenes Design bieten, indem es den Kompromiss zwischen Verzerrung und Varianz in den Modellaktualisierungen optimiert.
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