FedMT: Federated Learning with Mixed-type Labels
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Zhang, Qiong, Peng, Jing, Zhang, Xin, Talhouk, Aline, Niu, Gang, Li, Xiaoxiao |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2022
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Beyond Aggregation: Guiding Clients in Heterogeneous Federated Learning
von: Wang, Zijian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Zijian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedCGD: Collective Gradient Divergence Optimized Scheduling for Wireless Federated Learning
von: Chen, Tan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Tan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedUV: Uniformity and Variance for Heterogeneous Federated Learning
von: Son, Ha Min, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Son, Ha Min, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedAH: Aggregated Head for Personalized Federated Learning
von: Zhou, Pengzhan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhou, Pengzhan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedFusion: Federated Learning with Diversity- and Cluster-Aware Encoders for Robust Adaptation under Label Scarcity
von: Kahenga, Ferdinand, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kahenga, Ferdinand, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedImpro: Measuring and Improving Client Update in Federated Learning
von: Tang, Zhenheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tang, Zhenheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedGreen: Carbon-aware Federated Learning with Model Size Adaptation
von: Abbasi, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Abbasi, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedAC: An Adaptive Clustered Federated Learning Framework for Heterogeneous Data
von: Zhang, Yuxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Yuxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedAA: A Reinforcement Learning Perspective on Adaptive Aggregation for Fair and Robust Federated Learning
von: He, Jialuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: He, Jialuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedLPS: Heterogeneous Federated Learning for Multiple Tasks with Local Parameter Sharing
von: Jia, Yongzhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jia, Yongzhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedFa: A Fully Asynchronous Training Paradigm for Federated Learning
von: Xu, Haotian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xu, Haotian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedSAC: Dynamic Submodel Allocation for Collaborative Fairness in Federated Learning
von: Wang, Zihui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Zihui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedTLU: Federated Learning with Targeted Layer Updates
von: Park, Jong-Ik, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Park, Jong-Ik, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedCore: Straggler-Free Federated Learning with Distributed Coresets
von: Guo, Hongpeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Guo, Hongpeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SatFed: A Resource-Efficient LEO Satellite-Assisted Heterogeneous Federated Learning Framework
von: Zhang, Yuxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Yuxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Federated Learning with Limited Node Labels
von: Tang, Bisheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tang, Bisheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedDCT: A Dynamic Cross-Tier Federated Learning Framework in Wireless Networks
von: Xian, Youquan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Xian, Youquan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
FedTrans: Efficient Federated Learning via Multi-Model Transformation
von: Zhu, Yuxuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhu, Yuxuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CurvFed: Curvature-Aligned Federated Learning for Fairness without Demographics
von: Sharma, Harshit, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sharma, Harshit, et al.
Veröffentlicht: (2024)
GC-Fed: Gradient Centralized Federated Learning with Partial Client Participation
von: Seo, Jungwon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Seo, Jungwon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedASTA: Federated adaptive spatial-temporal attention for traffic flow prediction
von: Li, Kaiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Kaiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Fed-Sophia: A Communication-Efficient Second-Order Federated Learning Algorithm
von: Elbakary, Ahmed, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Elbakary, Ahmed, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Influence-oriented Personalized Federated Learning
von: Tan, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tan, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedHERO: A Federated Learning Approach for Node Classification Task on Heterophilic Graphs
von: Chen, Zihan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Zihan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedSN: A Federated Learning Framework over Heterogeneous LEO Satellite Networks
von: Lin, Zheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Lin, Zheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
FedPop: Federated Population-based Hyperparameter Tuning
von: Chen, Haokun, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Chen, Haokun, et al.
Veröffentlicht: (2023)
pFedLoRA: Model-Heterogeneous Personalized Federated Learning with LoRA Tuning
von: Yi, Liping, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Yi, Liping, et al.
Veröffentlicht: (2023)
CG-FedLLM: How to Compress Gradients in Federated Fune-tuning for Large Language Models
von: Wu, Huiwen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wu, Huiwen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedDAG: Clustered Federated Learning via Global Data and Gradient Integration for Heterogeneous Environments
von: Pramanik, Anik, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Pramanik, Anik, et al.
Veröffentlicht: (2026)
FedClust: Tackling Data Heterogeneity in Federated Learning through Weight-Driven Client Clustering
von: Islam, Md Sirajul, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Islam, Md Sirajul, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedMHO: Heterogeneous One-Shot Federated Learning Towards Resource-Constrained Edge Devices
von: Yao, Dezhong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yao, Dezhong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedCal: Achieving Local and Global Calibration in Federated Learning via Aggregated Parameterized Scaler
von: Peng, Hongyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Peng, Hongyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
pFedMoE: Data-Level Personalization with Mixture of Experts for Model-Heterogeneous Personalized Federated Learning
von: Yi, Liping, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yi, Liping, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedFiTS: Fitness-Selected, Slotted Client Scheduling for Trustworthy Federated Learning in Healthcare AI
von: Kahenga, Ferdinand, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kahenga, Ferdinand, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedLECC: Cluster- and Loss-Guided Client Selection for Federated Learning under Non-IID Data
von: Jimenez-Gutierrez, Daniel M., et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Jimenez-Gutierrez, Daniel M., et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Closer Look at Personalized Fine-Tuning in Heterogeneous Federated Learning
von: Chen, Minghui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Minghui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedACT: Concurrent Federated Intelligence across Heterogeneous Data Sources
von: Islam, Md Sirajul, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Islam, Md Sirajul, et al.
Veröffentlicht: (2026)
From Coordinate Matching to Structural Alignment: Rethinking Prototype Alignment in Heterogeneous Federated Learning
von: Wu, Xinghao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wu, Xinghao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
FedPBS: Proximal-Balanced Scaling Federated Learning Model for Robust Personalized Training for Non-IID Data
von: AbouNassar, Eman M., et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: AbouNassar, Eman M., et al.
Veröffentlicht: (2026)
FedFT: Improving Communication Performance for Federated Learning with Frequency Space Transformation
von: Palihawadana, Chamath, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Palihawadana, Chamath, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Beyond Aggregation: Guiding Clients in Heterogeneous Federated Learning
von: Wang, Zijian, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
FedCGD: Collective Gradient Divergence Optimized Scheduling for Wireless Federated Learning
von: Chen, Tan, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
FedUV: Uniformity and Variance for Heterogeneous Federated Learning
von: Son, Ha Min, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
FedAH: Aggregated Head for Personalized Federated Learning
von: Zhou, Pengzhan, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
FedFusion: Federated Learning with Diversity- and Cluster-Aware Encoders for Robust Adaptation under Label Scarcity
von: Kahenga, Ferdinand, et al.
Veröffentlicht: (2025)