Fairness-Aware Job Scheduling for Multi-Job Federated Learning
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Shi, Yuxin, Yu, Han |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
TRAIL: Trust-Aware Client Scheduling for Semi-Decentralized Federated Learning
von: Hu, Gangqiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hu, Gangqiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Uncertainty-Aware Explainable Federated Learning
von: Zhang, Yanci, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Yanci, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Justitia: Fair and Efficient Scheduling of Task-parallel LLM Agents with Selective Pampering
von: Yang, Mingyan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Mingyan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Online Client Scheduling and Resource Allocation for Efficient Federated Edge Learning
von: Gao, Zhidong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gao, Zhidong, 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)
Capacity Planning and Scheduling for Jobs with Uncertainty in Resource Usage and Duration
von: Patra, Sunandita, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Patra, Sunandita, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Calibre: Towards Fair and Accurate Personalized Federated Learning with Self-Supervised Learning
von: Chen, Sijia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Sijia, 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)
FedCGD: Collective Gradient Divergence Optimized Scheduling for Wireless Federated Learning
von: Chen, Tan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Tan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Evaluating the Efficacy of LLM-Based Reasoning for Multiobjective HPC Job Scheduling
von: Jadhav, Prachi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jadhav, Prachi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
E-3SFC: Communication-Efficient Federated Learning with Double-way Features Synthesizing
von: Zhou, Yuhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhou, Yuhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Deep Reinforcement Learning for Job Scheduling and Resource Management in Cloud Computing: An Algorithm-Level Review
von: Gu, Yan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gu, Yan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Heterogeneity-Aware Resource Allocation and Topology Design for Hierarchical Federated Edge Learning
von: Gao, Zhidong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gao, Zhidong, 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)
LCFed: An Efficient Clustered Federated Learning Framework for Heterogeneous Data
von: Zhang, Yuxin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Yuxin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Federated Multi-Objective Learning
von: Yang, Haibo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Yang, Haibo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
FedAC: An Adaptive Clustered Federated Learning Framework for Heterogeneous Data
von: Zhang, Yuxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Yuxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SuperInfer: SLO-Aware Rotary Scheduling and Memory Management for LLM Inference on Superchips
von: Yu, Jiahuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Yu, Jiahuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Empirical Analysis of Asynchronous Federated Learning on Heterogeneous Devices: Efficiency, Fairness, and Privacy Trade-offs
von: Mohammadi, Samaneh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Mohammadi, Samaneh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
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)
FedFair^3: Unlocking Threefold Fairness in Federated Learning
von: Javaherian, Simin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Javaherian, Simin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Accurate GPU Memory Prediction for Deep Learning Jobs through Dynamic Analysis
von: Shi, Jiabo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shi, Jiabo, 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)
VREM-FL: Mobility-Aware Computation-Scheduling Co-Design for Vehicular Federated Learning
von: Ballotta, Luca, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ballotta, Luca, et al.
Veröffentlicht: (2023)
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)
Sustainable Carbon-Aware and Water-Efficient LLM Scheduling in Geo-Distributed Cloud Datacenters
von: Moore, Hayden, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Moore, Hayden, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Enhancing Convergence, Privacy and Fairness for Wireless Personalized Federated Learning: Quantization-Assisted Min-Max Fair Scheduling
von: Zhao, Xiyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhao, Xiyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Gradient Correction in Federated Learning with Adaptive Optimization
von: Chen, Evan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Evan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Fast and Flat Federated Learning Method via Weighted Momentum and Sharpness-Aware Minimization
von: Li, Tianle, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Tianle, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning to Collaborate Over Graphs: A Selective Federated Multi-Task Learning Approach
von: Elbakary, Ahmed, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Elbakary, Ahmed, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Global and Local Prompts Cooperation via Optimal Transport for Federated Learning
von: Li, Hongxia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Hongxia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedTrans: Efficient Federated Learning via Multi-Model Transformation
von: Zhu, Yuxuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhu, Yuxuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Interpretable Modeling of Deep Reinforcement Learning Driven Scheduling
von: Li, Boyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Boyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SemiDFL: A Semi-Supervised Paradigm for Decentralized Federated Learning
von: Liu, Xinyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Xinyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Venn: Resource Management for Collaborative Learning Jobs
von: Liu, Jiachen, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Liu, Jiachen, et al.
Veröffentlicht: (2023)
CA-AFP: Cluster-Aware Adaptive Federated Pruning
von: Jha, Om Govind, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Jha, Om Govind, et al.
Veröffentlicht: (2026)
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)
DP2FL: Dual Prompt Personalized Federated Learning in Foundation Models
von: Chang, Ying, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chang, Ying, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Federated Learning with Workload Reduction through Partial Training of Client Models and Entropy-Based Data Selection
von: Shi, Hongrui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shi, Hongrui, 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)
Ähnliche Einträge
-
TRAIL: Trust-Aware Client Scheduling for Semi-Decentralized Federated Learning
von: Hu, Gangqiang, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Uncertainty-Aware Explainable Federated Learning
von: Zhang, Yanci, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Justitia: Fair and Efficient Scheduling of Task-parallel LLM Agents with Selective Pampering
von: Yang, Mingyan, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Online Client Scheduling and Resource Allocation for Efficient Federated Edge Learning
von: Gao, Zhidong, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
FedSAC: Dynamic Submodel Allocation for Collaborative Fairness in Federated Learning
von: Wang, Zihui, et al.
Veröffentlicht: (2024)