FedRFQ: Prototype-Based Federated Learning with Reduced Redundancy, Minimal Failure, and Enhanced Quality

Fuente: arXiv

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Yan, Biwei, Zhang, Hongliang, Xu, Minghui, Yu, Dongxiao, Cheng, Xiuzhen
Formato:	Preprint
Publicado:	2024
Materias:	Distributed, Parallel, and Cluster Computing Machine Learning
Acceso en línea:	Acceder al recurso
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