FedAR: Addressing Client Unavailability in Federated Learning with Local Update Approximation and Rectification
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Jiang, Chutian, Zhou, Hansong, Zhang, Xiaonan, Chakraborty, Shayok |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Federated Learning in the Presence of Adversarial Client Unavailability
von: Su, Lili, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Su, Lili, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Efficient Federated Learning against Heterogeneous and Non-stationary Client Unavailability
von: Xiang, Ming, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xiang, Ming, 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)
FedCAda: Adaptive Client-Side Optimization for Accelerated and Stable Federated Learning
von: Zhou, Liuzhi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhou, Liuzhi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Addressing Skewed Heterogeneity via Federated Prototype Rectification with Personalization
von: Guo, Shunxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Guo, Shunxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
MimiC: Combating Client Dropouts in Federated Learning by Mimicking Central Updates
von: Sun, Yuchang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Sun, Yuchang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
FedHFT: Efficient Federated Finetuning with Heterogeneous Edge Clients
von: Ilhan, Fatih, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ilhan, Fatih, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedReMa: Improving Personalized Federated Learning via Leveraging the Most Relevant Clients
von: Liang, Han, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liang, Han, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedEve: On Bridging the Client Drift and Period Drift for Cross-device Federated Learning
von: Shen, Tao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shen, Tao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedGCS: A Generative Framework for Efficient Client Selection in Federated Learning via Gradient-based Optimization
von: Ning, Zhiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ning, Zhiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Fed-pilot: Optimizing LoRA Allocation for Efficient Federated Fine-Tuning with Heterogeneous Clients
von: Zhang, Zikai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Zikai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedAdaVR: Adaptive Variance Reduction for Robust Federated Learning under Limited Client Participation
von: Howlader, S M Ruhul Kabir, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Howlader, S M Ruhul Kabir, et al.
Veröffentlicht: (2026)
FedClust: Optimizing Federated Learning on Non-IID Data through Weight-Driven Client Clustering
von: Islam, Md Sirajul, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Islam, Md Sirajul, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Local Gradient Regulation Stabilizes Federated Learning under Client Heterogeneity
von: Luo, Ping, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Luo, Ping, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Federated Graph Learning with Graphless Clients
von: Fu, Xingbo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Fu, Xingbo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedNMUT -- Federated Noisy Model Update Tracking Convergence Analysis
von: Chellapandi, Vishnu Pandi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chellapandi, Vishnu Pandi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Debiasing Federated Learning with Correlated Client Participation
von: Sun, Zhenyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sun, Zhenyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
GC-Fed: Gradient Centralized Federated Learning with Partial Client Participation
von: Seo, Jungwon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Seo, Jungwon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedCompass: Efficient Cross-Silo Federated Learning on Heterogeneous Client Devices using a Computing Power Aware Scheduler
von: Li, Zilinghan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Li, Zilinghan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
FedTLU: Federated Learning with Targeted Layer Updates
von: Park, Jong-Ik, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Park, Jong-Ik, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Towards Client Driven Federated Learning
von: Li, Songze, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Songze, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedOptima: Optimizing Resource Utilization in Federated Learning
von: Zhang, Zihan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Zihan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Achieving Linear Speedup in Asynchronous Federated Learning with Heterogeneous Clients
von: Wang, Xiaolu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Xiaolu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedRIR: Rethinking Information Representation in Federated Learning
von: Huang, Yongqiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Huang, Yongqiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Emulating Full Participation: An Effective and Fair Client Selection Strategy for Federated Learning
von: Li, Qingming, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Qingming, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Federated Behavioural Planes: Explaining the Evolution of Client Behaviour in Federated Learning
von: Fenoglio, Dario, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Fenoglio, Dario, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Beyond the Federation: Topology-aware Federated Learning for Generalization to Unseen Clients
von: Ma, Mengmeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ma, Mengmeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CycleSL: Server-Client Cyclical Update Driven Scalable Split Learning
von: Wang, Mengdi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Mengdi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedCal: Achieving Local and Global Calibration in Federated Learning via Aggregated Parameterized Scaler
von: Peng, Hongyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Peng, Hongyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedPM: Federated Learning Using Second-order Optimization with Preconditioned Mixing of Local Parameters
von: Ishii, Hiro, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ishii, Hiro, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Robust Federated Learning in Unreliable Wireless Networks: A Client Selection Approach
von: Wang, Yanmeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Yanmeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedGAT: A Privacy-Preserving Federated Approximation Algorithm for Graph Attention Networks
von: Ambekar, Siddharth, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ambekar, Siddharth, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedHB: Hierarchical Bayesian Federated Learning
von: Kim, Minyoung, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Kim, Minyoung, et al.
Veröffentlicht: (2023)
FedORGP: Guiding Heterogeneous Federated Learning with Orthogonality Regularization on Global Prototypes
von: Guo, Fucheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Guo, Fucheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Joint Approach to Local Updating and Gradient Compression for Efficient Asynchronous Federated Learning
von: Song, Jiajun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Song, Jiajun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ranking-based Client Selection with Imitation Learning for Efficient Federated Learning
von: Tian, Chunlin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tian, Chunlin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Heterogeneity-Aware Client Selection Methodology For Efficient Federated Learning
von: Balivada, Nihal, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Balivada, Nihal, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Greedy Shapley Client Selection for Communication-Efficient Federated Learning
von: Singhal, Pranava, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Singhal, Pranava, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Maverick-Aware Shapley Valuation for Client Selection in Federated Learning
von: Yang, Mengwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yang, Mengwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Harnessing Increased Client Participation with Cohort-Parallel Federated Learning
von: Dhasade, Akash, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dhasade, Akash, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Federated Learning in the Presence of Adversarial Client Unavailability
von: Su, Lili, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Efficient Federated Learning against Heterogeneous and Non-stationary Client Unavailability
von: Xiang, Ming, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
FedImpro: Measuring and Improving Client Update in Federated Learning
von: Tang, Zhenheng, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
FedCAda: Adaptive Client-Side Optimization for Accelerated and Stable Federated Learning
von: Zhou, Liuzhi, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Addressing Skewed Heterogeneity via Federated Prototype Rectification with Personalization
von: Guo, Shunxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)