Federated Learning with Convex Global and Local Constraints
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | He, Chuan, Peng, Le, Sun, Ju |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2023
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
MoMo: Momentum Models for Adaptive Learning Rates
par: Schaipp, Fabian, et autres
Publié: (2023)
par: Schaipp, Fabian, et autres
Publié: (2023)
Cutting Some Slack for SGD with Adaptive Polyak Stepsizes
par: Gower, Robert M., et autres
Publié: (2022)
par: Gower, Robert M., et autres
Publié: (2022)
Distributed Parallel Structure-Aware Presolving for Arrowhead Linear Programs
par: Kempke, Nils-Christian, et autres
Publié: (2026)
par: Kempke, Nils-Christian, et autres
Publié: (2026)
Primal-Dual Coordinate Descent for Nonconvex-Nonconcave Saddle Point Problems Under the Weak MVI Assumption
par: Walwil, Iyad, et autres
Publié: (2025)
par: Walwil, Iyad, et autres
Publié: (2025)
Analysis of an Idealized Stochastic Polyak Method and its Application to Black-Box Model Distillation
par: Gower, Robert M., et autres
Publié: (2025)
par: Gower, Robert M., et autres
Publié: (2025)
Subspace-constrained randomized coordinate descent for linear systems with good low-rank matrix approximations
par: Lok, Jackie, et autres
Publié: (2025)
par: Lok, Jackie, et autres
Publié: (2025)
Dimension-free estimators of gradients of functions with(out) non-independent variables
par: Lamboni, Matieyendou
Publié: (2025)
par: Lamboni, Matieyendou
Publié: (2025)
DualFL: A Duality-based Federated Learning Algorithm with Communication Acceleration in the General Convex Regime
par: Park, Jongho, et autres
Publié: (2023)
par: Park, Jongho, et autres
Publié: (2023)
Distributed Gradient-Regularized Newton Method: Scheduled Consensus and O(epsilon^{-1}) Global Iteration Complexity
par: Hu, Wei, et autres
Publié: (2026)
par: Hu, Wei, et autres
Publié: (2026)
On the boundedness of the sequence generated by minibatch stochastic gradient descent
par: Bauschke, Heinz H., et autres
Publié: (2025)
par: Bauschke, Heinz H., et autres
Publié: (2025)
Riemannian Federated Learning via Averaging Gradient Streams
par: Huang, Zhenwei, et autres
Publié: (2024)
par: Huang, Zhenwei, et autres
Publié: (2024)
Stochastic trace estimation for parameter-dependent matrices applied to spectral density approximation
par: Matti, Fabio, et autres
Publié: (2025)
par: Matti, Fabio, et autres
Publié: (2025)
Distributed Computing for Huge-Scale Aggregative Convex Programming
par: Tao, Luoyi
Publié: (2026)
par: Tao, Luoyi
Publié: (2026)
Stochastic Mirror Descent for Convex Optimization with Consensus Constraints
par: Borovykh, Anastasia, et autres
Publié: (2022)
par: Borovykh, Anastasia, et autres
Publié: (2022)
A Proximal-Gradient Method for Solving Regularized Optimization Problems with General Constraints
par: Curtis, Frank E., et autres
Publié: (2025)
par: Curtis, Frank E., et autres
Publié: (2025)
Have ASkotch: A Neat Solution for Large-scale Kernel Ridge Regression
par: Rathore, Pratik, et autres
Publié: (2024)
par: Rathore, Pratik, et autres
Publié: (2024)
CompressedScaffnew: The First Theoretical Double Acceleration of Communication from Local Training and Compression in Distributed Optimization
par: Condat, Laurent, et autres
Publié: (2022)
par: Condat, Laurent, et autres
Publié: (2022)
Some Remarks on the Optimal Level of Randomization in Global Optimization
par: Theodosopoulos, Ted
Publié: (2004)
par: Theodosopoulos, Ted
Publié: (2004)
Power Homotopy for Zeroth-Order Non-Convex Optimizations
par: Xu, Chen
Publié: (2025)
par: Xu, Chen
Publié: (2025)
A Ternary Gamma Semiring Framework for Solving Multi-Objective Network Optimization Problems
par: Gokavarapu, Chandrasekhar, et autres
Publié: (2025)
par: Gokavarapu, Chandrasekhar, et autres
Publié: (2025)
Geometry-dependent matching pursuit: a transition phase for convergence on linear regression and LASSO
par: Moucer, Céline, et autres
Publié: (2024)
par: Moucer, Céline, et autres
Publié: (2024)
Computing adjoint mismatch of linear maps
par: Bresch, Jonas, et autres
Publié: (2025)
par: Bresch, Jonas, et autres
Publié: (2025)
Bundle EXTRA for Decentralized Optimization
par: Liu, Haijuan, et autres
Publié: (2026)
par: Liu, Haijuan, et autres
Publié: (2026)
Federated Learning on Riemannian Manifolds with Differential Privacy
par: Huang, Zhenwei, et autres
Publié: (2024)
par: Huang, Zhenwei, et autres
Publié: (2024)
A Proximal-Gradient Method for Constrained Optimization
par: Dai, Yutong, et autres
Publié: (2024)
par: Dai, Yutong, et autres
Publié: (2024)
An accelerated randomized Bregman-Kaczmarz method for strongly convex linearly constraint optimization
par: Tondji, Lionel, et autres
Publié: (2025)
par: Tondji, Lionel, et autres
Publié: (2025)
A Note on Randomized Kaczmarz Algorithm for Solving Doubly-Noisy Linear Systems
par: Bergou, El Houcine, et autres
Publié: (2023)
par: Bergou, El Houcine, et autres
Publié: (2023)
Where Have All the Kaczmarz Iterates Gone?
par: Bergou, El Houcine, et autres
Publié: (2025)
par: Bergou, El Houcine, et autres
Publié: (2025)
SUDA-Muon: Structural Design Principles and Boundaries for Fully Decentralized Muon
par: Zhang, Hengrui, et autres
Publié: (2026)
par: Zhang, Hengrui, et autres
Publié: (2026)
Global Optimization with A Power-Transformed Objective and Gaussian Smoothing
par: Xu, Chen
Publié: (2024)
par: Xu, Chen
Publié: (2024)
Beyond Expectation: Concentration Inequalities for Randomized Iterative Methods
par: Anderson, Toby, et autres
Publié: (2025)
par: Anderson, Toby, et autres
Publié: (2025)
A Heuristic Alternating Direction Method of Multipliers Framework for Distributed and Centralized Tree-Constrained Optimization: Applications to Hop-Constrained Spanning Tree Multicommodity Flow Design
par: Mokhtari, Yacine
Publié: (2025)
par: Mokhtari, Yacine
Publié: (2025)
Delayed Feedback in Online Non-Convex Optimization: A Non-Stationary Approach with Applications
par: Lara, Felipe, et autres
Publié: (2024)
par: Lara, Felipe, et autres
Publié: (2024)
Stochastic versus Deterministic in Stochastic Gradient Descent
par: Li, Runze, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Runze, et autres
Publié: (2025)
Generalization of Zeroth-Order Method for Quotients of Quadratic Functions
par: Bresch, Jonas
Publié: (2026)
par: Bresch, Jonas
Publié: (2026)
Stable gradient-adjusted root mean square propagation on least squares problem
par: Li, Runze, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Runze, et autres
Publié: (2024)
Losing momentum in continuous-time stochastic optimisation
par: Jin, Kexin, et autres
Publié: (2022)
par: Jin, Kexin, et autres
Publié: (2022)
Quantized and Asynchronous Federated Learning
par: Ortega, Tomas, et autres
Publié: (2024)
par: Ortega, Tomas, et autres
Publié: (2024)
A distributed proximal splitting method with linesearch for locally Lipschitz gradients
par: Atenas, Felipe, et autres
Publié: (2024)
par: Atenas, Felipe, et autres
Publié: (2024)
HPR-QP: A dual Halpern Peaceman-Rachford method for solving large-scale convex composite quadratic programming
par: Chen, Kaihuang, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Kaihuang, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
MoMo: Momentum Models for Adaptive Learning Rates
par: Schaipp, Fabian, et autres
Publié: (2023) -
Cutting Some Slack for SGD with Adaptive Polyak Stepsizes
par: Gower, Robert M., et autres
Publié: (2022) -
Distributed Parallel Structure-Aware Presolving for Arrowhead Linear Programs
par: Kempke, Nils-Christian, et autres
Publié: (2026) -
Primal-Dual Coordinate Descent for Nonconvex-Nonconcave Saddle Point Problems Under the Weak MVI Assumption
par: Walwil, Iyad, et autres
Publié: (2025) -
Analysis of an Idealized Stochastic Polyak Method and its Application to Black-Box Model Distillation
par: Gower, Robert M., et autres
Publié: (2025)