Effiziente Verarbeitung und Analyse von Inhalten zur Gewinnung von Erkenntnissen: Eine Fallstudie zu MimiC, einem Algorithmus zur Bekämpfung von Kundenabbrüchen im Federated Learning

MimiC ist ein neuartiger Federated Learning-Algorithmus, der die negativen Auswirkungen von willkürlichen Kundenabbrüchen auf die Konvergenz des Modells reduziert, indem er die von aktiven Kunden empfangenen Modellaktualisierungen so modifiziert, dass sie eine imaginäre zentrale Aktualisierung imitieren.