Locally Adaptive Federated Learning
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Mukherjee, Sohom, Loizou, Nicolas, Stich, Sebastian U. |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2023
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Communication-Efficient Gradient Descent-Accent Methods for Distributed Variational Inequalities: Unified Analysis and Local Updates
di: Zhang, Siqi, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhang, Siqi, et al.
Pubblicazione: (2023)
Scalable Decentralized Learning with Teleportation
di: Takezawa, Yuki, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Takezawa, Yuki, et al.
Pubblicazione: (2025)
Federated Optimization with Doubly Regularized Drift Correction
di: Jiang, Xiaowen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jiang, Xiaowen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Stabilized Proximal-Point Methods for Federated Optimization
di: Jiang, Xiaowen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jiang, Xiaowen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Non-Convex Federated Optimization under Cost-Aware Client Selection
di: Jiang, Xiaowen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jiang, Xiaowen, et al.
Pubblicazione: (2025)
FedMuon: Federated Learning with Bias-corrected LMO-based Optimization
di: Takezawa, Yuki, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Takezawa, Yuki, et al.
Pubblicazione: (2025)
Multiplayer Federated Learning: Reaching Equilibrium with Less Communication
di: Yoon, TaeHo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yoon, TaeHo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Adaptive Sharpness-Aware Minimization with a Polyak-type Step size: A Theory-Grounded Scheduler
di: Oikonomou, Dimitris, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Oikonomou, Dimitris, et al.
Pubblicazione: (2026)
Non-convex Stochastic Composite Optimization with Polyak Momentum
di: Gao, Yuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gao, Yuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Safeguarded Stochastic Polyak Step Sizes for Non-smooth Optimization: Robust Performance Without Small (Sub)Gradients
di: Oikonomou, Dimitris, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Oikonomou, Dimitris, et al.
Pubblicazione: (2025)
Extragradient Method for $(L_0, L_1)$-Lipschitz Root-finding Problems
di: Choudhury, Sayantan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Choudhury, Sayantan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Stochastic Polyak Step-sizes and Momentum: Convergence Guarantees and Practical Performance
di: Oikonomou, Dimitris, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Oikonomou, Dimitris, et al.
Pubblicazione: (2024)
Sharpness-Aware Minimization: General Analysis and Improved Rates
di: Oikonomou, Dimitris, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Oikonomou, Dimitris, et al.
Pubblicazione: (2025)
In-Context Learning for Data-Driven Censored Inventory Control
di: Mukherjee, Sohom, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Mukherjee, Sohom, et al.
Pubblicazione: (2026)
On Convergence of Incremental Gradient for Non-Convex Smooth Functions
di: Koloskova, Anastasia, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Koloskova, Anastasia, et al.
Pubblicazione: (2023)
Accelerated Distributed Optimization with Compression and Error Feedback
di: Gao, Yuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gao, Yuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Exploiting Similarity for Computation and Communication-Efficient Decentralized Optimization
di: Takezawa, Yuki, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Takezawa, Yuki, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Faster Decentralized Stochastic Optimization with Communication Compression
di: Islamov, Rustem, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Islamov, Rustem, et al.
Pubblicazione: (2024)
Revisiting LocalSGD and SCAFFOLD: Improved Rates and Missing Analysis
di: Luo, Ruichen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Luo, Ruichen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Dissipative Gradient Descent Ascent Method: A Control Theory Inspired Algorithm for Min-max Optimization
di: Zheng, Tianqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zheng, Tianqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
DADA: Dual Averaging with Distance Adaptation
di: Moshtaghifar, Mohammad, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Moshtaghifar, Mohammad, et al.
Pubblicazione: (2025)
Composite Optimization with Error Feedback: the Dual Averaging Approach
di: Gao, Yuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gao, Yuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
The Limits and Potentials of Local SGD for Distributed Heterogeneous Learning with Intermittent Communication
di: Patel, Kumar Kshitij, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Patel, Kumar Kshitij, et al.
Pubblicazione: (2024)
Stochastic Extragradient with Random Reshuffling: Improved Convergence for Variational Inequalities
di: Emmanouilidis, Konstantinos, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Emmanouilidis, Konstantinos, et al.
Pubblicazione: (2024)
Enhancing Privacy in Federated Learning through Local Training
di: Bastianello, Nicola, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bastianello, Nicola, et al.
Pubblicazione: (2024)
Locally Adaptive Multi-Objective Learning
di: Kaur, Jivat Neet, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kaur, Jivat Neet, et al.
Pubblicazione: (2026)
Remove that Square Root: A New Efficient Scale-Invariant Version of AdaGrad
di: Choudhury, Sayantan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Choudhury, Sayantan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Aiding Global Convergence in Federated Learning via Local Perturbation and Mutual Similarity Information
di: Buttaci, Emanuel, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Buttaci, Emanuel, et al.
Pubblicazione: (2024)
Adaptive Federated Minimax Optimization with Lower Complexities
di: Huang, Feihu, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Huang, Feihu, et al.
Pubblicazione: (2022)
Scalable DC Optimization via Adaptive Frank-Wolfe Algorithms
di: Pokutta, Sebastian
Pubblicazione: (2025)
di: Pokutta, Sebastian
Pubblicazione: (2025)
Convergence of Distributed Adaptive Optimization with Local Updates
di: Cheng, Ziheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cheng, Ziheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Computing the Bias of Constant-step Stochastic Approximation with Markovian Noise
di: Allmeier, Sebastian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Allmeier, Sebastian, et al.
Pubblicazione: (2024)
MARINA-P: Superior Performance in Non-smooth Federated Optimization with Adaptive Stepsizes
di: Sokolov, Igor, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sokolov, Igor, et al.
Pubblicazione: (2024)
An Efficient Global Optimization Algorithm with Adaptive Estimates of the Local Lipschitz Constants
di: D'Agostino, Danny
Pubblicazione: (2022)
di: D'Agostino, Danny
Pubblicazione: (2022)
Provably Convergent Federated Trilevel Learning
di: Jiao, Yang, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Jiao, Yang, et al.
Pubblicazione: (2023)
Controlling Participation in Federated Learning with Feedback
di: Cummins, Michael, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cummins, Michael, et al.
Pubblicazione: (2024)
Spectral Preconditioning for Gradient Methods on Graded Non-convex Functions
di: Doikov, Nikita, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Doikov, Nikita, et al.
Pubblicazione: (2024)
Methods with Local Steps and Random Reshuffling for Generally Smooth Non-Convex Federated Optimization
di: Demidovich, Yury, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Demidovich, Yury, et al.
Pubblicazione: (2024)
Communication-Efficient Adaptive Batch Size Strategies for Distributed Local Gradient Methods
di: Lau, Tim Tsz-Kit, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lau, Tim Tsz-Kit, et al.
Pubblicazione: (2024)
Bilevel Learning with Inexact Stochastic Gradients
di: Salehi, Mohammad Sadegh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Salehi, Mohammad Sadegh, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Communication-Efficient Gradient Descent-Accent Methods for Distributed Variational Inequalities: Unified Analysis and Local Updates
di: Zhang, Siqi, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Scalable Decentralized Learning with Teleportation
di: Takezawa, Yuki, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Federated Optimization with Doubly Regularized Drift Correction
di: Jiang, Xiaowen, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Stabilized Proximal-Point Methods for Federated Optimization
di: Jiang, Xiaowen, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Non-Convex Federated Optimization under Cost-Aware Client Selection
di: Jiang, Xiaowen, et al.
Pubblicazione: (2025)