ISFL: Federated Learning for Non-i.i.d. Data with Local Importance Sampling

Fuente: arXiv

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Zhu, Zheqi, Shi, Yuchen, Fan, Pingyi, Peng, Chenghui, Letaief, Khaled B.
Formato:	Preprint
Publicado:	2022
Materias:	Machine Learning Artificial Intelligence Distributed, Parallel, and Cluster Computing Multiagent Systems
Acceso en línea:	Acceder al recurso
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