Federated Loss Exploration for Improved Convergence on Non-IID Data
Author:
Affiliation:
1. CITEC, Bielefeld University,Bielefeld,Germany
2. Honda Research Institute Europe,Offenbach am Main,Germany
3. Westlake University,School of Engineering,Hangzhou,China
Publisher
IEEE
Link
http://xplorestaging.ieee.org/ielx8/10649807/10649898/10651455.pdf?arnumber=10651455
Reference30 articles.
1. Communication-efficient learning of deep networks from decentralized data;McMahan,2023
2. Federated learning on non-IID data: A survey
3. SCAFFOLD: Stochastic controlled averaging for federated learning;Karimireddy
4. He-dksap: Privacy-preserving stealth address protocol via additively homomorphic encryption;Yan,2023
5. Data-Augmentation-Based Federated Learning
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