Beschleunigung des Federated Lernens durch approximierte globale Hessische Matrix

Durch die Verwendung der ersten Momente des approximierten globalen Gradienten und der ersten Reihe der approximierten globalen Hessischen Matrix kann FAGH die Konvergenz des globalen Modelltrainings beschleunigen und so die Anzahl der Kommunikationsrunden und die Trainingszeit reduzieren.