
APPFLは、ヘテロジェニティとセキュリティの課題に対する包括的なソリューションを提供し、新しいアルゴリズムの統合を容易にする柔軟なインターフェースを備えた、拡張可能な連邦学習フレームワークである。


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連邦学習の包括的で拡張可能なフレームワークであるappflの最新の進歩


連邦学習の包括的で拡張可能なフレームワークであるAPPFLの最新の進歩


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本論文では、連邦学習の課題に対処するための新しい不正確かつ自己適応的なADMMアルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは、クライアントの局所的な更新の精度を動的に調整し、各クライアントの罰則パラメータを自己適応的に調整することで、異質なクライアントとデータに対してより適応的で堅牢なアルゴリズムを実現する。


連邦学習のための新しい不正確かつ自己適応的なadmmアルゴリズム


連邦学習のための新しい不正確かつ自己適応的なADMMアルゴリズム



エッジサーバーのデータを活用することで、ユーザー側のデータのみを使う従来の連邦学習手法よりも通信効率が大幅に向上する。


連邦学習における三演算子admmの活用


連邦学習における三演算子ADMMの活用
