Um die Potenziale des föderierten Lernens vollständig zu entfesseln, wird die Entwicklung offener föderierter Lernplattformen vorgeschlagen.
Verbesserung der Generalisierung in föderiertem Lernen durch innovative Methoden.
Effiziente Verbesserung der Konvergenz in Föderiertem Lernen durch einen beitragssensiblen asynchronen Ansatz.
FL-GUARD bietet eine dynamische Lösung für die Erkennung und Wiederherstellung von negativem föderiertem Lernen in Echtzeit.
Optimierung von Protokollen für maximale Genauigkeit und Datenschutz in Föderiertem Lernen.
Die Verwendung von Ähnlichkeitsmetriken zur Gruppierung von Clients mit ähnlichen Informationen kann die Effizienz des föderierenden Lernens durch Reduzierung der Übertragung redundanter Daten verbessern.
Das Kernkonzept dieses Artikels ist, dass das vorgeschlagene FedTOP-ADMM-Verfahren eine kommunikationseffizientere und recheneffizientere Methode für föderiertes Lernen darstellt, indem es die Möglichkeit des Lernens sowohl auf der Edge-Server-Seite als auch auf der Edge-Geräte-Seite nutzt.