Buchumschlag

PerAda: Parameter-Efficient Federated Learning Personalization with Generalization Guarantees

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Xie, Chulin, Huang, De-An, Chu, Wenda, Xu, Daguang, Xiao, Chaowei, Li, Bo, Anandkumar, Anima
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2023
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

FedSelect: Personalized Federated Learning with Customized Selection of Parameters for Fine-Tuning
von: Tamirisa, Rishub, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Improving Diffusion Inverse Problem Solving with Decoupled Noise Annealing
von: Zhang, Bingliang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LeanAgent: Lifelong Learning for Formal Theorem Proving
von: Kumarappan, Adarsh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Prismer: A Vision-Language Model with Multi-Task Experts
von: Liu, Shikun, et al.
Veröffentlicht: (2023)

MOM: Memory-Efficient Offloaded Mini-Sequence Inference for Long Context Language Models
von: Zhang, Junyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Mechanistic Interpretability with Sparse Autoencoder Neural Operators
von: Tolooshams, Bahareh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Lean Copilot: Large Language Models as Copilots for Theorem Proving in Lean
von: Song, Peiyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ChatGPT Based Data Augmentation for Improved Parameter-Efficient Debiasing of LLMs
von: Han, Pengrui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Diffusion State-Guided Projected Gradient for Inverse Problems
von: Zirvi, Rayhan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

HeadInfer: Memory-Efficient LLM Inference by Head-wise Offloading
von: Luo, Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

EcoSpa: Efficient Transformer Training with Coupled Sparsity
von: Xiao, Jinqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Federated Learning on Virtual Heterogeneous Data with Local-global Distillation
von: Huang, Chun-Yin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

LeanProgress: Guiding Search for Neural Theorem Proving via Proof Progress Prediction
von: George, Robert Joseph, et al.
Veröffentlicht: (2025)

pFedGPA: Diffusion-based Generative Parameter Aggregation for Personalized Federated Learning
von: Lai, Jiahao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Unraveling the Connections between Privacy and Certified Robustness in Federated Learning Against Poisoning Attacks
von: Xie, Chulin, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Fast Training of Diffusion Models with Masked Transformers
von: Zheng, Hongkai, et al.
Veröffentlicht: (2023)

AdaShield: Safeguarding Multimodal Large Language Models from Structure-based Attack via Adaptive Shield Prompting
von: Wang, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Born Again Neural Networks
von: Furlanello, Tommaso, et al.
Veröffentlicht: (2018)

The Personality Illusion: Revealing Dissociation Between Self-Reports & Behavior in LLMs
von: Han, Pengrui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Survey on Parameter-Efficient Fine-Tuning for Foundation Models in Federated Learning
von: Bian, Jieming, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Sequential Controlled Langevin Diffusions
von: Chen, Junhua, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AdaDetectGPT: Adaptive Detection of LLM-Generated Text with Statistical Guarantees
von: Zhou, Hongyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PerQ: Efficient Evaluation of Multilingual Text Personalization Quality
von: Macko, Dominik, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bayesian Neural Network For Personalized Federated Learning Parameter Selection
von: Luo, Mengen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FedPPA: Progressive Parameter Alignment for Personalized Federated Learning
von: Prasetia, Maulidi Adi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AI-Driven Personalized Learning: Predicting Academic Per-formance Through Leadership Personality Traits
von: Herzog, Nitsa J, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Text-guided Protein Design Framework
von: Liu, Shengchao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Adaptive Online Mirror Descent for Tchebycheff Scalarization in Multi-Objective Learning
von: Liu, Meitong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PM-MOE: Mixture of Experts on Private Model Parameters for Personalized Federated Learning
von: Feng, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Physically Realizable Natural-Looking Clothing Textures Evade Person Detectors via 3D Modeling
von: Hu, Zhanhao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Meta-aware Learning in text-to-SQL Large Language Model
von: Zhang, Wenda
Veröffentlicht: (2025)

AdaBFL: Multi-Layer Defensive Adaptive Aggregation for Bzantine-Robust Federated Learning
von: Tang, Zehui, et al.
Veröffentlicht: (2026)

AutoDAN: Generating Stealthy Jailbreak Prompts on Aligned Large Language Models
von: Liu, Xiaogeng, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Efficient Federated Conformal Prediction with Group-Conditional Guarantees
von: Wen, Haifeng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

EquiReg: Equivariance Regularized Diffusion for Inverse Problems
von: Tolooshams, Bahareh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

NeuroAda: Activating Each Neuron's Potential for Parameter-Efficient Fine-Tuning
von: Zhang, Zhi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

RedCode: Risky Code Execution and Generation Benchmark for Code Agents
von: Guo, Chengquan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Autoformalizing Euclidean Geometry
von: Murphy, Logan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Personalized Federated Training of Diffusion Models with Privacy Guarantees
von: Patel, Kumar Kshitij, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On the Provable Performance Guarantee of Efficient Reasoning Models
von: Zeng, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2025)