FedCore: Straggler-Free Federated Learning with Distributed Coresets
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Guo, Hongpeng, Gu, Haotian, Wang, Xiaoyang, Chen, Bo, Lee, Eun Kyung, Eilam, Tamar, Chen, Deming, Nahrstedt, Klara |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
A Robust Power Model Training Framework for Cloud Native Runtime Energy Metric Exporter
von: Choochotkaew, Sunyanan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Choochotkaew, Sunyanan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Revisiting Disaggregated Large Language Model Serving for Performance and Energy Implications
von: Li, Jiaxi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Jiaxi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedACT: Concurrent Federated Intelligence across Heterogeneous Data Sources
von: Islam, Md Sirajul, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Islam, Md Sirajul, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Exploiting Stragglers in Distributed Computing Systems with Task Grouping
von: Adikari, Tharindu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Adikari, Tharindu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
dSTAR: Straggler Tolerant and Byzantine Resilient Distributed SGD
von: Yan, Jiahe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yan, Jiahe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CoCoI: Distributed Coded Inference System for Straggler Mitigation
von: Liu, Xing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Xing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Sparsity-Preserving Encodings for Straggler-Optimal Distributed Matrix Computations at the Edge
von: Das, Anindya Bijoy, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Das, Anindya Bijoy, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Stragglers Can Contribute More: Uncertainty-Aware Distillation for Asynchronous Federated Learning
von: Wang, Yujia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Yujia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Federated k-Core Decomposition: A Secure Distributed Approach
von: Guo, Bin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Guo, Bin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Lightweight Federated Learning with Differential Privacy and Straggler Resilience
von: Hong, Shu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hong, Shu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Straggler Tolerant and Resilient DL Training on Homogeneous GPUs
von: Zhang, Zeyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Zeyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Federated Transfer Learning with Task Personalization for Condition Monitoring in Ultrasonic Metal Welding
von: Eslaminia, Ahmadreza, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Eslaminia, Ahmadreza, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adaptra: Straggler-Resilient Hybrid-Parallel Training with Pipeline Adaptation
von: Wu, Tianyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wu, Tianyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Distributed Learning based on 1-Bit Gradient Coding in the Presence of Stragglers
von: Li, Chengxi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Chengxi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedFQ: Federated Learning with Fine-Grained Quantization
von: Li, Haowei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Haowei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Efficient AllReduce with Stragglers
von: Devraj, Arjun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Devraj, Arjun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedCache: A Knowledge Cache-driven Federated Learning Architecture for Personalized Edge Intelligence
von: Wu, Zhiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Wu, Zhiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Experimental Evaluation of Distributed k-Core Decomposition
von: Guo, Bin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Guo, Bin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Towards Straggler-Resilient Split Federated Learning: An Unbalanced Update Approach
von: Liang, Dandan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liang, Dandan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedOptimus: Optimizing Vertical Federated Learning for Scalability and Efficiency
von: Shrivastava, Nikita, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shrivastava, Nikita, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedMef: Towards Memory-efficient Federated Dynamic Pruning
von: Huang, Hong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Huang, Hong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
EcoFed: Efficient Communication for DNN Partitioning-based Federated Learning
von: Wu, Di, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Wu, Di, et al.
Veröffentlicht: (2023)
FedFog: Resource-Aware Federated Learning in Edge and Fog Networks
von: Sobati-M, Somayeh
Veröffentlicht: (2025)
von: Sobati-M, Somayeh
Veröffentlicht: (2025)
FedCostAware: Enabling Cost-Aware Federated Learning on the Cloud
von: Sinha, Aditya, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sinha, Aditya, et al.
Veröffentlicht: (2025)
AntDT: A Self-Adaptive Distributed Training Framework for Leader and Straggler Nodes
von: Xiao, Youshao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xiao, Youshao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
DarkFed: A Data-Free Backdoor Attack in Federated Learning
von: Li, Minghui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Minghui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Malleus: Straggler-Resilient Hybrid Parallel Training of Large-scale Models via Malleable Data and Model Parallelization
von: Li, Haoyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Haoyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedCod: An Efficient Communication Protocol for Cross-Silo Federated Learning with Coding
von: Yan, Peishen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yan, Peishen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedCDC: A Collaborative Framework for Data Consumers in Federated Learning Market
von: Shi, Zhuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shi, Zhuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedHC: A Hierarchical Clustered Federated Learning Framework for Satellite Networks
von: Liu, Zhuocheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Zhuocheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedSZ: Leveraging Error-Bounded Lossy Compression for Federated Learning Communications
von: Wilkins, Grant, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Wilkins, Grant, et al.
Veröffentlicht: (2023)
FedPop: Federated Population-based Hyperparameter Tuning
von: Chen, Haokun, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Chen, Haokun, et al.
Veröffentlicht: (2023)
FedSem: A Resource Allocation Scheme for Federated Learning Assisted Semantic Communication
von: Zhou, Xinyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhou, Xinyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Fed-REACT: Federated Representation Learning for Heterogeneous and Evolving Data
von: Chen, Yiyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Yiyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Self-Evolving Distributed Memory Architecture for Scalable AI Systems
von: Li, Zixuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Li, Zixuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Fed-GAME: Personalized Federated Learning with Graph Attention Mixture-of-Experts For Time-Series Forecasting
von: Li, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Li, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
General Coded Computing in a Probabilistic Straggler Regime
von: Moradi, Parsa, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Moradi, Parsa, et al.
Veröffentlicht: (2025)
EnFed: An Energy-aware Federated Learning in Resource Constrained Environments for Human Activity Recognition
von: Mukherjee, Anwesha, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mukherjee, Anwesha, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedADAS: Communication-Efficient Federated Distillation for On-Device Driver Yawn Recognition in Vehicular Networks
von: Mujtaba, Ahmed, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Mujtaba, Ahmed, et al.
Veröffentlicht: (2026)
FedQuad: Adaptive Layer-wise LoRA Deployment and Activation Quantization for Federated Fine-Tuning
von: Li, Rukuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Rukuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
A Robust Power Model Training Framework for Cloud Native Runtime Energy Metric Exporter
von: Choochotkaew, Sunyanan, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Revisiting Disaggregated Large Language Model Serving for Performance and Energy Implications
von: Li, Jiaxi, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
FedACT: Concurrent Federated Intelligence across Heterogeneous Data Sources
von: Islam, Md Sirajul, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Exploiting Stragglers in Distributed Computing Systems with Task Grouping
von: Adikari, Tharindu, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
dSTAR: Straggler Tolerant and Byzantine Resilient Distributed SGD
von: Yan, Jiahe, et al.
Veröffentlicht: (2024)