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FedFIbOS:基于 Fisher 重要性的异构联邦学习最优子建模

异构联邦学习中客户端训练容量受限的子模型,现有方法多凭参数幅值等启发式准则选择参数,缺乏收敛性理论支撑。论文提出 FedFIbOS,基于最小化子模型掩码误差推导出 Fisher 信息准则,并证明在 Fisher 主导排序条件下原始 Fisher top-k 规则可解该代理问题。在 CIFAR-10…

arXiv cs.LG45 天前

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