Robust Model Aggregation for Heterogeneous Federated Learning: Analysis and Optimizations
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Shao, Yumeng, Li, Jun, Shi, Long, Wei, Kang, Ding, Ming, Li, Qianmu, Li, Zengxiang, Chen, Wen, Jin, Shi |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Analysis and Optimization of Wireless Multimodal Federated Learning on Modal Heterogeneity
di: Han, Xuefeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Han, Xuefeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Communication-Efficient Model Aggregation with Layer Divergence Feedback in Federated Learning
di: Wang, Liwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Liwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Towards Communication-efficient Federated Learning via Sparse and Aligned Adaptive Optimization
di: Deng, Xiumei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Deng, Xiumei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Low-Latency Federated Fine-Tuning for Large Language Models Over Wireless Networks
di: Pang, Zhiwen, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Pang, Zhiwen, et al.
Pubblicazione: (2026)
Achieving Linear Speedup in Asynchronous Federated Learning with Heterogeneous Clients
di: Wang, Xiaolu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Xiaolu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Energy-Efficient Wireless Federated Learning via Doubly Adaptive Quantization
di: Han, Xuefeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Han, Xuefeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedSSA: Semantic Similarity-based Aggregation for Efficient Model-Heterogeneous Personalized Federated Learning
di: Yi, Liping, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Yi, Liping, et al.
Pubblicazione: (2023)
Resource Efficient Asynchronous Federated Learning for Digital Twin Empowered IoT Network
di: Chu, Shunfeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chu, Shunfeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Divergence-Based Adaptive Aggregation for Byzantine Robust Federated Learning
di: Xiao, Bingnan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Xiao, Bingnan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Robust Federated Fine-Tuning in Heterogeneous Networks with Unreliable Connections: An Aggregation View
di: Wang, Yanmeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Yanmeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
MAP: Model Aggregation and Personalization in Federated Learning with Incomplete Classes
di: Li, Xin-Chun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Xin-Chun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Resource-Aware Aggregation and Sparsification in Heterogeneous Ensemble Federated Learning
di: Ryum, Keumseo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ryum, Keumseo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Blockchain-aided wireless federated learning: Resource allocation and client scheduling
di: Li, Jun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Jun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Memory-Efficient Split Federated Learning for LLM Fine-Tuning on Heterogeneous Mobile Devices
di: Chen, Xiaopei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Xiaopei, et al.
Pubblicazione: (2025)
When MoE Meets Blockchain: A Trustworthy Distributed Framework of Large Models
di: Zhu, Weihao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhu, Weihao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Bridging Memory Gaps: Scaling Federated Learning for Heterogeneous Clients
di: Wu, Yebo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wu, Yebo, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedAPTA: Federated Multi-task Learning for Heterogeneous Devices with Adaptive Layer-wise Pruning and Task-aware Aggregation
di: Yu, Zhen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yu, Zhen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Vertical Federated Learning: Challenges, Methodologies and Experiments
di: Wei, Kang, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Wei, Kang, et al.
Pubblicazione: (2022)
One-Bit Model Aggregation for Differentially Private and Byzantine-Robust Personalized Federated Learning
di: Lan, Muhang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lan, Muhang, et al.
Pubblicazione: (2025)
FlexFL: Heterogeneous Federated Learning via APoZ-Guided Flexible Pruning in Uncertain Scenarios
di: Chen, Zekai, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Zekai, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedQS: Optimizing Gradient and Model Aggregation for Semi-Asynchronous Federated Learning
di: Li, Yunbo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Yunbo, et al.
Pubblicazione: (2025)
On Resilient and Efficient Linear Secure Aggregation in Hierarchical Federated Learning
di: Weng, Shudi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Weng, Shudi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Robust Federated Learning against Model Perturbation in Edge Networks
di: Jin, Dongzi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jin, Dongzi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Deploying Graph Neural Networks in Wireless Networks: A Link Stability Viewpoint
di: Li, Jun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Jun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Heterogeneity-Aware Memory Efficient Federated Learning via Progressive Layer Freezing
di: Yebo, Wu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yebo, Wu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Breaking the Aggregation Bottleneck in Federated Recommendation: A Personalized Model Merging Approach
di: Chen, Jundong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Jundong, et al.
Pubblicazione: (2025)
WindGP: Efficient Graph Partitioning on Heterogenous Machines
di: Zeng, Li, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zeng, Li, et al.
Pubblicazione: (2024)
DART: A Solution for Decentralized Federated Learning Model Robustness Analysis
di: Feng, Chao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Feng, Chao, et al.
Pubblicazione: (2024)
An Experimental Study of Different Aggregation Schemes in Semi-Asynchronous Federated Learning
di: Li, Yunbo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Yunbo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Efficient Federated Learning against Byzantine Attacks and Data Heterogeneity via Aggregating Normalized Gradients
di: Zuo, Shiyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zuo, Shiyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Unified Solution to Diverse Heterogeneities in One-shot Federated Learning
di: Bai, Jun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bai, Jun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Hypernetworks for Model-Heterogeneous Personalized Federated Learning
di: Zhang, Chen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Chen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Convergence Analysis of Split Federated Learning on Heterogeneous Data
di: Han, Pengchao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Han, Pengchao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Exploring System-Heterogeneous Federated Learning with Dynamic Model Selection
di: Yao, Dixi
Pubblicazione: (2024)
di: Yao, Dixi
Pubblicazione: (2024)
Federated Inference for Heterogeneous LLM Communication and Collaboration
di: Chen, Zihan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chen, Zihan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Federated Model Heterogeneous Matryoshka Representation Learning
di: Yi, Liping, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yi, Liping, et al.
Pubblicazione: (2024)
Breaking the Memory Wall for Heterogeneous Federated Learning via Model Splitting
di: Tian, Chunlin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tian, Chunlin, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Semi-Supervised Federated Learning Framework with Hierarchical Clustering Aggregation for Heterogeneous Satellite Networks
di: Liu, Zhuocheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Zhuocheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Knowledge-Driven Federated Graph Learning on Model Heterogeneity
di: Wu, Zhengyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wu, Zhengyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Federated Learning as a Service for Hierarchical Edge Networks with Heterogeneous Models
di: Gao, Wentao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gao, Wentao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Analysis and Optimization of Wireless Multimodal Federated Learning on Modal Heterogeneity
di: Han, Xuefeng, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Communication-Efficient Model Aggregation with Layer Divergence Feedback in Federated Learning
di: Wang, Liwei, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Towards Communication-efficient Federated Learning via Sparse and Aligned Adaptive Optimization
di: Deng, Xiumei, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Low-Latency Federated Fine-Tuning for Large Language Models Over Wireless Networks
di: Pang, Zhiwen, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Achieving Linear Speedup in Asynchronous Federated Learning with Heterogeneous Clients
di: Wang, Xiaolu, et al.
Pubblicazione: (2024)