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FedeRage：客户端漂移下的无分布假设联邦学习
论文刻画了参与概率完全未知时 FedAvg 实际求解的优化问题，并据此提出 FedeRage，将条件风险价值（CVaR）嵌入本地目标，形成分布鲁棒优化框架。该方法隐式提升高损失与低参与频率客户端的权重，每客户端仅增加一个标量，在凸与非光滑损失下取得 O(κ/√T) 收敛率，在三个异构基准上于准确率…
arXiv cs.LG42 天前
#非独立同分布
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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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