Zapisane w:
| Główni autorzy: | Kulcsar, Jeremy, Kungurtsev, Vyacheslav, Korpas, Georgios, Giaconi, Giulio, Shoosmith, William |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Wydane: |
2025
|
| Hasła przedmiotowe: | |
| Dostęp online: | https://arxiv.org/abs/2502.07021 |
| Etykiety: |
Dodaj etykietę
Nie ma etykietki, Dołącz pierwszą etykiete!
|
Podobne zapisy
Towards Diverse Device Heterogeneous Federated Learning via Task Arithmetic Knowledge Integration
od: Morafah, Mahdi, i wsp.
Wydane: (2024)
od: Morafah, Mahdi, i wsp.
Wydane: (2024)
Communication-Efficient Distributed Deep Learning via Federated Dynamic Averaging
od: Theologitis, Michail, i wsp.
Wydane: (2024)
od: Theologitis, Michail, i wsp.
Wydane: (2024)
An Ensemble Scheme for Proactive Dominant Data Migration of Pervasive Tasks at the Edge
od: Boulougaris, Georgios, i wsp.
Wydane: (2024)
od: Boulougaris, Georgios, i wsp.
Wydane: (2024)
Reducing Communication Overhead in Federated Learning for Network Anomaly Detection with Adaptive Client Selection
od: Marfo, William, i wsp.
Wydane: (2025)
od: Marfo, William, i wsp.
Wydane: (2025)
Federated Behavioural Planes: Explaining the Evolution of Client Behaviour in Federated Learning
od: Fenoglio, Dario, i wsp.
Wydane: (2024)
od: Fenoglio, Dario, i wsp.
Wydane: (2024)
Beyond the Federation: Topology-aware Federated Learning for Generalization to Unseen Clients
od: Ma, Mengmeng, i wsp.
Wydane: (2024)
od: Ma, Mengmeng, i wsp.
Wydane: (2024)
Partial Federated Learning
od: Feng, Tiantian, i wsp.
Wydane: (2024)
od: Feng, Tiantian, i wsp.
Wydane: (2024)
Emerging Trends in Federated Learning: From Model Fusion to Federated X Learning
od: Ji, Shaoxiong, i wsp.
Wydane: (2021)
od: Ji, Shaoxiong, i wsp.
Wydane: (2021)
DROP: Poison Dilution via Knowledge Distillation for Federated Learning
od: Syros, Georgios, i wsp.
Wydane: (2025)
od: Syros, Georgios, i wsp.
Wydane: (2025)
Blockchain-Enabled Federated Learning
od: Rangwala, Murtaza, i wsp.
Wydane: (2025)
od: Rangwala, Murtaza, i wsp.
Wydane: (2025)
Federated K-means Clustering
od: Garst, Swier, i wsp.
Wydane: (2023)
od: Garst, Swier, i wsp.
Wydane: (2023)
Federated Automated Feature Engineering
od: Overman, Tom, i wsp.
Wydane: (2024)
od: Overman, Tom, i wsp.
Wydane: (2024)
Federated Frank-Wolfe Algorithm
od: Dadras, Ali, i wsp.
Wydane: (2024)
od: Dadras, Ali, i wsp.
Wydane: (2024)
Federated Temporal Graph Clustering
od: Zhou, Zihao, i wsp.
Wydane: (2024)
od: Zhou, Zihao, i wsp.
Wydane: (2024)
Communication-Efficient Federated Fine-Tuning
od: Theologitis, Michael, i wsp.
Wydane: (2025)
od: Theologitis, Michael, i wsp.
Wydane: (2025)
Federated Learning on Stochastic Neural Networks
od: Tang, Jingqiao, i wsp.
Wydane: (2025)
od: Tang, Jingqiao, i wsp.
Wydane: (2025)
Analytic Personalized Federated Meta-Learning
od: Gu, Shunxian, i wsp.
Wydane: (2025)
od: Gu, Shunxian, i wsp.
Wydane: (2025)
Orthogonal Calibration for Asynchronous Federated Learning
od: Zhang, Jiayun, i wsp.
Wydane: (2025)
od: Zhang, Jiayun, i wsp.
Wydane: (2025)
Federated Graph Learning with Graphless Clients
od: Fu, Xingbo, i wsp.
Wydane: (2024)
od: Fu, Xingbo, i wsp.
Wydane: (2024)
Photon: Federated LLM Pre-Training
od: Sani, Lorenzo, i wsp.
Wydane: (2024)
od: Sani, Lorenzo, i wsp.
Wydane: (2024)
Empowering Data Mesh with Federated Learning
od: Li, Haoyuan, i wsp.
Wydane: (2024)
od: Li, Haoyuan, i wsp.
Wydane: (2024)
Disentangling data distribution for Federated Learning
od: Zhao, Xinyuan, i wsp.
Wydane: (2024)
od: Zhao, Xinyuan, i wsp.
Wydane: (2024)
Federated LoRA with Sparse Communication
od: Kuo, Kevin, i wsp.
Wydane: (2024)
od: Kuo, Kevin, i wsp.
Wydane: (2024)
Balancing Similarity and Complementarity for Federated Learning
od: Yan, Kunda, i wsp.
Wydane: (2024)
od: Yan, Kunda, i wsp.
Wydane: (2024)
Queuing dynamics of asynchronous Federated Learning
od: Leconte, Louis, i wsp.
Wydane: (2024)
od: Leconte, Louis, i wsp.
Wydane: (2024)
Federated Learning over Connected Modes
od: Grinwald, Dennis, i wsp.
Wydane: (2024)
od: Grinwald, Dennis, i wsp.
Wydane: (2024)
Federated Learning based on Pruning and Recovery
od: Ma, Chengjie
Wydane: (2024)
od: Ma, Chengjie
Wydane: (2024)
Towards Client Driven Federated Learning
od: Li, Songze, i wsp.
Wydane: (2024)
od: Li, Songze, i wsp.
Wydane: (2024)
Communication Efficient and Provable Federated Unlearning
od: Tao, Youming, i wsp.
Wydane: (2024)
od: Tao, Youming, i wsp.
Wydane: (2024)
Review of Mathematical Optimization in Federated Learning
od: Yang, Shusen, i wsp.
Wydane: (2024)
od: Yang, Shusen, i wsp.
Wydane: (2024)
Centroid Approximation for Byzantine-Tolerant Federated Learning
od: Cambus, Mélanie, i wsp.
Wydane: (2025)
od: Cambus, Mélanie, i wsp.
Wydane: (2025)
orb-QFL: Orbital Quantum Federated Learning
od: Gurung, Dev, i wsp.
Wydane: (2025)
od: Gurung, Dev, i wsp.
Wydane: (2025)
Heterogeneous Federated Learning with Prototype Alignment and Upscaling
od: Lee, Gyuejeong, i wsp.
Wydane: (2025)
od: Lee, Gyuejeong, i wsp.
Wydane: (2025)
Hypernetworks for Model-Heterogeneous Personalized Federated Learning
od: Zhang, Chen, i wsp.
Wydane: (2025)
od: Zhang, Chen, i wsp.
Wydane: (2025)
Sketched Gaussian Mechanism for Private Federated Learning
od: Li, Qiaobo, i wsp.
Wydane: (2025)
od: Li, Qiaobo, i wsp.
Wydane: (2025)
Event-Driven Online Vertical Federated Learning
od: Wang, Ganyu, i wsp.
Wydane: (2025)
od: Wang, Ganyu, i wsp.
Wydane: (2025)
Collaborative Batch Size Optimization for Federated Learning
od: Geimer, Arno, i wsp.
Wydane: (2025)
od: Geimer, Arno, i wsp.
Wydane: (2025)
STHFL: Spatio-Temporal Heterogeneous Federated Learning
od: Guo, Shunxin, i wsp.
Wydane: (2025)
od: Guo, Shunxin, i wsp.
Wydane: (2025)
Rashomon Sets and Model Multiplicity in Federated Learning
od: Heilmann, Xenia, i wsp.
Wydane: (2026)
od: Heilmann, Xenia, i wsp.
Wydane: (2026)
Federated Learning in the Presence of Adversarial Client Unavailability
od: Su, Lili, i wsp.
Wydane: (2023)
od: Su, Lili, i wsp.
Wydane: (2023)
Podobne zapisy
-
Towards Diverse Device Heterogeneous Federated Learning via Task Arithmetic Knowledge Integration
od: Morafah, Mahdi, i wsp.
Wydane: (2024) -
Communication-Efficient Distributed Deep Learning via Federated Dynamic Averaging
od: Theologitis, Michail, i wsp.
Wydane: (2024) -
An Ensemble Scheme for Proactive Dominant Data Migration of Pervasive Tasks at the Edge
od: Boulougaris, Georgios, i wsp.
Wydane: (2024) -
Reducing Communication Overhead in Federated Learning for Network Anomaly Detection with Adaptive Client Selection
od: Marfo, William, i wsp.
Wydane: (2025) -
Federated Behavioural Planes: Explaining the Evolution of Client Behaviour in Federated Learning
od: Fenoglio, Dario, i wsp.
Wydane: (2024)