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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
#异构性
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FedRSPO+：面向决策的异构联邦学习算法
论文提出 FedRSPO+，一个面向决策聚焦学习（DFL）的异构感知联邦学习框架，基于正则化预测-优化代理 RSPO+，通过对决策映射做投影平滑来稳定客户端更新与聚合。作者证明了 RSPO+ 对决策误差与遗憾的上界，并推导出不依赖强凸性的跨客户端异构性界。在背包、最短路与真实能源定价任务上验证了平…
arXiv cs.LG25 天前