Estimating before Debiasing: A Bayesian Approach to Detaching Prior Bias in Federated Semi-Supervised Learning
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Zhu, Guogang, Liu, Xuefeng, Wu, Xinghao, Tang, Shaojie, Tang, Chao, Niu, Jianwei, Su, Hao |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2024
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
DualFed: Enjoying both Generalization and Personalization in Federated Learning via Hierachical Representations
par: Zhu, Guogang, et autres
Publié: (2024)
par: Zhu, Guogang, et autres
Publié: (2024)
The Diversity Bonus: Learning from Dissimilar Distributed Clients in Personalized Federated Learning
par: Wu, Xinghao, et autres
Publié: (2024)
par: Wu, Xinghao, et autres
Publié: (2024)
From Coordinate Matching to Structural Alignment: Rethinking Prototype Alignment in Heterogeneous Federated Learning
par: Wu, Xinghao, et autres
Publié: (2026)
par: Wu, Xinghao, et autres
Publié: (2026)
Federated Semi-Supervised and Semi-Asynchronous Learning for Anomaly Detection in IoT Networks
par: Zhai, Wenbin, et autres
Publié: (2023)
par: Zhai, Wenbin, et autres
Publié: (2023)
Efficient Data Labeling and Optimal Device Scheduling in HWNs Using Clustered Federated Semi-Supervised Learning
par: Hamood, Moqbel, et autres
Publié: (2024)
par: Hamood, Moqbel, et autres
Publié: (2024)
Personalized Semi-Supervised Federated Learning for Human Activity Recognition
par: Presotto, Riccardo, et autres
Publié: (2021)
par: Presotto, Riccardo, et autres
Publié: (2021)
Debiasing Federated Learning with Correlated Client Participation
par: Sun, Zhenyu, et autres
Publié: (2024)
par: Sun, Zhenyu, et autres
Publié: (2024)
Data-Locality-Aware Task Assignment and Scheduling for Distributed Job Executions
par: Zhao, Hailiang, et autres
Publié: (2024)
par: Zhao, Hailiang, et autres
Publié: (2024)
CoCoI: Distributed Coded Inference System for Straggler Mitigation
par: Liu, Xing, et autres
Publié: (2025)
par: Liu, Xing, et autres
Publié: (2025)
SDFLMQ: A Semi-Decentralized Federated Learning Framework over MQTT
par: Ali-Pour, Amir, et autres
Publié: (2025)
par: Ali-Pour, Amir, et autres
Publié: (2025)
Selection of Supervised Learning-based Sparse Matrix Reordering Algorithms
par: Tang, Tao, et autres
Publié: (2025)
par: Tang, Tao, et autres
Publié: (2025)
Dynamic Client Clustering, Bandwidth Allocation, and Workload Optimization for Semi-synchronous Federated Learning
par: Yu, Liangkun, et autres
Publié: (2024)
par: Yu, Liangkun, et autres
Publié: (2024)
A Semi-Supervised Federated Learning Framework with Hierarchical Clustering Aggregation for Heterogeneous Satellite Networks
par: Liu, Zhuocheng, et autres
Publié: (2025)
par: Liu, Zhuocheng, et autres
Publié: (2025)
Energy-Efficient Wireless Federated Learning via Doubly Adaptive Quantization
par: Han, Xuefeng, et autres
Publié: (2024)
par: Han, Xuefeng, et autres
Publié: (2024)
SemiDFL: A Semi-Supervised Paradigm for Decentralized Federated Learning
par: Liu, Xinyang, et autres
Publié: (2024)
par: Liu, Xinyang, et autres
Publié: (2024)
Analysis and Optimization of Wireless Multimodal Federated Learning on Modal Heterogeneity
par: Han, Xuefeng, et autres
Publié: (2025)
par: Han, Xuefeng, et autres
Publié: (2025)
Conditional Prior-based Non-stationary Channel Estimation Using Accelerated Diffusion Models
par: Mohsin, Muhammad Ahmed, et autres
Publié: (2025)
par: Mohsin, Muhammad Ahmed, et autres
Publié: (2025)
Towards Communication-Efficient Decentralized Federated Graph Learning over Non-IID Data
par: Wang, Shilong, et autres
Publié: (2025)
par: Wang, Shilong, et autres
Publié: (2025)
Convergence Analysis of Split Federated Learning on Heterogeneous Data
par: Han, Pengchao, et autres
Publié: (2024)
par: Han, Pengchao, et autres
Publié: (2024)
Breaking the Prototype Bias Loop: Confidence-Aware Federated Contrastive Learning for Highly Imbalanced Clients
par: Wu, Tian-Shuang, et autres
Publié: (2026)
par: Wu, Tian-Shuang, et autres
Publié: (2026)
Communication-and-Computation Efficient Split Federated Learning: Gradient Aggregation and Resource Management
par: Liang, Yipeng, et autres
Publié: (2025)
par: Liang, Yipeng, et autres
Publié: (2025)
Eliminating Domain Bias for Federated Learning in Representation Space
par: Zhang, Jianqing, et autres
Publié: (2023)
par: Zhang, Jianqing, et autres
Publié: (2023)
ALANINE: A Novel Decentralized Personalized Federated Learning For Heterogeneous LEO Satellite Constellation
par: Zhao, Liang, et autres
Publié: (2024)
par: Zhao, Liang, et autres
Publié: (2024)
FedCache: A Knowledge Cache-driven Federated Learning Architecture for Personalized Edge Intelligence
par: Wu, Zhiyuan, et autres
Publié: (2023)
par: Wu, Zhiyuan, et autres
Publié: (2023)
Decentralized Federated Averaging via Random Walk
par: Wang, Changheng, et autres
Publié: (2025)
par: Wang, Changheng, et autres
Publié: (2025)
Beyond the Federation: Topology-aware Federated Learning for Generalization to Unseen Clients
par: Ma, Mengmeng, et autres
Publié: (2024)
par: Ma, Mengmeng, et autres
Publié: (2024)
Federated k-Core Decomposition: A Secure Distributed Approach
par: Guo, Bin, et autres
Publié: (2024)
par: Guo, Bin, et autres
Publié: (2024)
An Experimental Study of Different Aggregation Schemes in Semi-Asynchronous Federated Learning
par: Li, Yunbo, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Yunbo, et autres
Publié: (2024)
HyperParallel: A Supernode-Affinity AI Framework
par: Zhang, Xin, et autres
Publié: (2026)
par: Zhang, Xin, et autres
Publié: (2026)
Navigating Data Heterogeneity in Federated Learning A Semi-Supervised Federated Object Detection
par: Kim, Taehyeon, et autres
Publié: (2023)
par: Kim, Taehyeon, et autres
Publié: (2023)
Falafels: A tool for Estimating Federated Learning Energy Consumption via Discrete Simulation
par: de Barochez, Andrew Mary Huet, et autres
Publié: (2025)
par: de Barochez, Andrew Mary Huet, et autres
Publié: (2025)
A Survey on Model-heterogeneous Federated Learning: Problems, Methods, and Prospects
par: Fan, Boyu, et autres
Publié: (2023)
par: Fan, Boyu, et autres
Publié: (2023)
Breaking the Aggregation Bottleneck in Federated Recommendation: A Personalized Model Merging Approach
par: Chen, Jundong, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Jundong, et autres
Publié: (2025)
W4A16 Mixed-Precision Matrix Multiplication on Decoupled Architecture: Kernel Design and Memory Bottleneck Analysis for Ascend NPUs
par: He, Yuanhong, et autres
Publié: (2026)
par: He, Yuanhong, et autres
Publié: (2026)
FedAL: Black-Box Federated Knowledge Distillation Enabled by Adversarial Learning
par: Han, Pengchao, et autres
Publié: (2023)
par: Han, Pengchao, et autres
Publié: (2023)
Task Scheduling in Geo-Distributed Computing: A Survey
par: Wu, Yujian, et autres
Publié: (2025)
par: Wu, Yujian, et autres
Publié: (2025)
Tackling Privacy Heterogeneity in Differentially Private Federated Learning
par: Xu, Ruichen, et autres
Publié: (2026)
par: Xu, Ruichen, et autres
Publié: (2026)
Semi-Synchronous Exploration in Dynamic Graphs
par: Saxena, Ashish, et autres
Publié: (2026)
par: Saxena, Ashish, et autres
Publié: (2026)
Federated Learning Using Coupled Tensor Train Decomposition
par: Zhang, Xiangtao, et autres
Publié: (2024)
par: Zhang, Xiangtao, et autres
Publié: (2024)
DART: A Solution for Decentralized Federated Learning Model Robustness Analysis
par: Feng, Chao, et autres
Publié: (2024)
par: Feng, Chao, et autres
Publié: (2024)
Documents similaires
-
DualFed: Enjoying both Generalization and Personalization in Federated Learning via Hierachical Representations
par: Zhu, Guogang, et autres
Publié: (2024) -
The Diversity Bonus: Learning from Dissimilar Distributed Clients in Personalized Federated Learning
par: Wu, Xinghao, et autres
Publié: (2024) -
From Coordinate Matching to Structural Alignment: Rethinking Prototype Alignment in Heterogeneous Federated Learning
par: Wu, Xinghao, et autres
Publié: (2026) -
Federated Semi-Supervised and Semi-Asynchronous Learning for Anomaly Detection in IoT Networks
par: Zhai, Wenbin, et autres
Publié: (2023) -
Efficient Data Labeling and Optimal Device Scheduling in HWNs Using Clustered Federated Semi-Supervised Learning
par: Hamood, Moqbel, et autres
Publié: (2024)