FedAC: An Adaptive Clustered Federated Learning Framework for Heterogeneous Data
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Zhang, Yuxin, Chen, Haoyu, Lin, Zheng, Chen, Zhe, Zhao, Jin |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
LCFed: An Efficient Clustered Federated Learning Framework for Heterogeneous Data
von: Zhang, Yuxin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Yuxin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
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)
FedSN: A Federated Learning Framework over Heterogeneous LEO Satellite Networks
von: Lin, Zheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Lin, Zheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
FedClust: Tackling Data Heterogeneity in Federated Learning through Weight-Driven Client Clustering
von: Islam, Md Sirajul, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Islam, Md Sirajul, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedDAG: Clustered Federated Learning via Global Data and Gradient Integration for Heterogeneous Environments
von: Pramanik, Anik, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Pramanik, Anik, et al.
Veröffentlicht: (2026)
HASFL: Heterogeneity-aware Split Federated Learning over Edge Computing Systems
von: Lin, Zheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lin, Zheng, 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)
Efficient Federated Learning with Heterogeneous Data and Adaptive Dropout
von: Liu, Ji, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Ji, et al.
Veröffentlicht: (2025)
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)
FedUV: Uniformity and Variance for Heterogeneous Federated Learning
von: Son, Ha Min, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Son, Ha Min, et al.
Veröffentlicht: (2024)
HSplitLoRA: A Heterogeneous Split Parameter-Efficient Fine-Tuning Framework for Large Language Models
von: Lin, Zheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lin, Zheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedLPS: Heterogeneous Federated Learning for Multiple Tasks with Local Parameter Sharing
von: Jia, Yongzhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jia, Yongzhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedLECC: Cluster- and Loss-Guided Client Selection for Federated Learning under Non-IID Data
von: Jimenez-Gutierrez, Daniel M., et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Jimenez-Gutierrez, Daniel M., et al.
Veröffentlicht: (2026)
FedAH: Aggregated Head for Personalized Federated Learning
von: Zhou, Pengzhan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhou, Pengzhan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedCore: Straggler-Free Federated Learning with Distributed Coresets
von: Guo, Hongpeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Guo, Hongpeng, 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)
FedSAE: A Novel Self-Adaptive Federated Learning Framework in Heterogeneous Systems
von: Li, Li, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Li, Li, et al.
Veröffentlicht: (2021)
LLM-PQ: Serving LLM on Heterogeneous Clusters with Phase-Aware Partition and Adaptive Quantization
von: Zhao, Juntao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhao, Juntao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedMT: Federated Learning with Mixed-type Labels
von: Zhang, Qiong, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Zhang, Qiong, et al.
Veröffentlicht: (2022)
AdaptSFL: Adaptive Split Federated Learning in Resource-constrained Edge Networks
von: Lin, Zheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lin, Zheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Dual-Segment Clustering Strategy for Hierarchical Federated Learning in Heterogeneous Wireless Environments
von: Sun, Pengcheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sun, Pengcheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adaptive Active Inference Agents for Heterogeneous and Lifelong Federated Learning
von: Danilenka, Anastasiya, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Danilenka, Anastasiya, et al.
Veröffentlicht: (2024)
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)
FedCGD: Collective Gradient Divergence Optimized Scheduling for Wireless Federated Learning
von: Chen, Tan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Tan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Closer Look at Personalized Fine-Tuning in Heterogeneous Federated Learning
von: Chen, Minghui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Minghui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedPop: Federated Population-based Hyperparameter Tuning
von: Chen, Haokun, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Chen, Haokun, et al.
Veröffentlicht: (2023)
FedSAC: Dynamic Submodel Allocation for Collaborative Fairness in Federated Learning
von: Wang, Zihui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Zihui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedHERO: A Federated Learning Approach for Node Classification Task on Heterophilic Graphs
von: Chen, Zihan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Zihan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
CG-FedLLM: How to Compress Gradients in Federated Fune-tuning for Large Language Models
von: Wu, Huiwen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wu, Huiwen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedImpro: Measuring and Improving Client Update in Federated Learning
von: Tang, Zhenheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tang, Zhenheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Fed-REACT: Federated Representation Learning for Heterogeneous and Evolving Data
von: Chen, Yiyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Yiyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedRef: Bayesian Fine-Tuning using a Reference Model to Mitigate Catastrophic Forgetting for Heterogeneous Federated Learning
von: Yoon, Taehwan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yoon, Taehwan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedDCT: A Dynamic Cross-Tier Federated Learning Framework in Wireless Networks
von: Xian, Youquan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Xian, Youquan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
FedRA: A Random Allocation Strategy for Federated Tuning to Unleash the Power of Heterogeneous Clients
von: Su, Shangchao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Su, Shangchao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
FedASTA: Federated adaptive spatial-temporal attention for traffic flow prediction
von: Li, Kaiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Kaiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedTLU: Federated Learning with Targeted Layer Updates
von: Park, Jong-Ik, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Park, Jong-Ik, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Gradient Correction in Federated Learning with Adaptive Optimization
von: Chen, Evan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Evan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedFa: A Fully Asynchronous Training Paradigm for Federated Learning
von: Xu, Haotian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xu, Haotian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Selective Knowledge Sharing for Personalized Federated Learning Under Capacity Heterogeneity
von: Wang, Zheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Zheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Beyond Aggregation: Guiding Clients in Heterogeneous Federated Learning
von: Wang, Zijian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Zijian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
LCFed: An Efficient Clustered Federated Learning Framework for Heterogeneous Data
von: Zhang, Yuxin, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
SatFed: A Resource-Efficient LEO Satellite-Assisted Heterogeneous Federated Learning Framework
von: Zhang, Yuxin, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
FedSN: A Federated Learning Framework over Heterogeneous LEO Satellite Networks
von: Lin, Zheng, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
FedClust: Tackling Data Heterogeneity in Federated Learning through Weight-Driven Client Clustering
von: Islam, Md Sirajul, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
FedDAG: Clustered Federated Learning via Global Data and Gradient Integration for Heterogeneous Environments
von: Pramanik, Anik, et al.
Veröffentlicht: (2026)