Metodes pierādījumu reģistrs
Regularized Federated Learning
Regularized federated learning extends the federated learning framework by adding penalty terms to each client's local objective, anchoring local updates closer to the global model. The canonical formulation — FedProx — adds a proximal term that controls how far any single client can drift, improving convergence and stability when client data distributions differ substantially.
Avota reģistrs
Atsauces kopētas tieši no metodes avota reģistra. Tās nenozīmē nekādu apgalvojumu līmeņa verifikāciju.
Regularized Federated Learning (Proximal and Penalty-Based Approaches)
Taksonomiskās metodes reģistrs · ml-model / machine-learning
- Li, T., Sahu, A. K., Zaheer, M., Sanjabi, M., Talwalkar, A., & Smith, V. (2020). Federated Optimization in Heterogeneous Networks. Proceedings of Machine Learning and Systems (MLSys), 2, 429–450. · URL
- McMahan, B., Moore, E., Ramage, D., Hampson, S., & y Arcas, B. A. (2017). Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data. Proceedings of the 20th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), PMLR 54, 1273–1282. · URL
Kurēti apgalvojumi
Apgalvojumi saglabāti pierādījumu reģistrā, katram ar savu novērtējumu.
Vēl nav kurētu apgalvojumu
Šis skatījums neizgudro apgalvojumu novērtējumu, ja reģistrā tā nav.
Saistītās metodes
Ģenerēts no metodes grafika un parādīts kā mašīnas ieteiktas attiecības — netiek izvirzīts neviens pierādījumu apgalvojums.