FedPD: A Federated Learning Framework With Adaptivity to Non-IID Data

Federated Learning (FL) is popular for communication-efficient learning from distributed data. To utilize data at different clients without moving them to the cloud, algorithms such as the Federated Averaging (FedAvg) have adopted a computation then aggregation model, in which multiple local updates...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:IEEE transactions on signal processing Jg. 69; S. 6055 - 6070
Hauptverfasser: Zhang, Xinwei, Hong, Mingyi, Dhople, Sairaj, Yin, Wotao, Liu, Yang
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: New York IEEE 2021
The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Schlagworte:
ISSN:1053-587X, 1941-0476
Online-Zugang:Volltext
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