Why Go Full? Elevating Federated Learning Through Partial Network Updates
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Wang, Haolin, Liu, Xuefeng, Niu, Jianwei, Guo, Wenkai, Tang, Shaojie |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Can Federated Learning Safeguard Private Data in LLM Training? Vulnerabilities, Attacks, and Defense Evaluation
von: Guo, Wenkai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Guo, Wenkai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Decoupling General and Personalized Knowledge in Federated Learning via Additive and Low-Rank Decomposition
von: Wu, Xinghao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wu, Xinghao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
The Other Side of the Coin: Unveiling the Downsides of Model Aggregation in Federated Learning from a Layer-peeled Perspective
von: Zhu, Guogang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhu, Guogang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Tackling Feature-Classifier Mismatch in Federated Learning via Prompt-Driven Feature Transformation
von: Wu, Xinghao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wu, Xinghao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning to Optimize Job Shop Scheduling Under Structural Uncertainty
von: Zhang, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2026)
DualFed: Enjoying both Generalization and Personalization in Federated Learning via Hierachical Representations
von: Zhu, Guogang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhu, Guogang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
From Coordinate Matching to Structural Alignment: Rethinking Prototype Alignment in Heterogeneous Federated Learning
von: Wu, Xinghao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wu, Xinghao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
The Diversity Bonus: Learning from Dissimilar Distributed Clients in Personalized Federated Learning
von: Wu, Xinghao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wu, Xinghao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Enhancing Visual Representation with Textual Semantics: Textual Semantics-Powered Prototypes for Heterogeneous Federated Learning
von: Wu, Xinghao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wu, Xinghao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Estimating before Debiasing: A Bayesian Approach to Detaching Prior Bias in Federated Semi-Supervised Learning
von: Zhu, Guogang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhu, Guogang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On the Complexity of Offline Reinforcement Learning with $Q^\star$-Approximation and Partial Coverage
von: Liu, Haolin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Liu, Haolin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
FedGTEA: Federated Class-Incremental Learning with Gaussian Task Embedding and Alignment
von: Li, Haolin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Haolin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Hierarchical Federated Learning for Social Network with Mobility
von: Chen, Zeyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Zeyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Degree of Staleness-Aware Data Updating in Federated Learning
von: Liu, Tao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Tao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning Submodular Sequencing from Samples
von: Yuan, Jing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yuan, Jing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Diffusion Learning with Partial Agent Participation and Local Updates
von: Rizk, Elsa, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rizk, Elsa, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Improved Learning Rates for Stochastic Optimization
von: Li, Shaojie, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Li, Shaojie, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Personalized Federated Learning via Gaussian Generative Modeling
von: Hu, Peng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Hu, Peng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Private Aggregation in Hierarchical Wireless Federated Learning with Partial and Full Collusion
von: Egger, Maximilian, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Egger, Maximilian, et al.
Veröffentlicht: (2023)
PID-Guided Partial Alignment for Multimodal Decentralized Federated Learning
von: Shi, Yanhang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Shi, Yanhang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Revisiting Label Inference Attacks in Vertical Federated Learning: Why They Are Vulnerable and How to Defend
von: Liu, Yige, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Liu, Yige, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Decentralized Federated Learning by Partial Message Exchange
von: Sha, Shan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Sha, Shan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Partial Federated Learning
von: Feng, Tiantian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Feng, Tiantian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
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)
Knowledge Distillation in Federated Edge Learning: A Survey
von: Wu, Zhiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Wu, Zhiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Optimized Local Updates in Federated Learning via Reinforcement Learning
von: Murad, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Murad, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Disentangled Graph Representation Based on Substructure-Aware Graph Optimal Matching Kernel Convolutional Networks
von: Wang, Mao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Mao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedLF: Adaptive Logit Adjustment and Feature Optimization in Federated Long-Tailed Learning
von: Lu, Xiuhua, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lu, Xiuhua, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedHiP: Heterogeneity-Invariant Personalized Federated Learning Through Closed-Form Solutions
von: Tang, Jianheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tang, Jianheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Federated Class-Incremental Learning with New-Class Augmented Self-Distillation
von: Wu, Zhiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wu, Zhiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On the Convergence of Federated Averaging under Partial Participation for Over-parameterized Neural Networks
von: Liu, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Liu, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Save It All: Enabling Full Parameter Tuning for Federated Large Language Models via Cycle Block Gradient Descent
von: Wang, Lin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Lin, 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)
Weisfeiler and Leman Go Gambling: Why Expressive Lottery Tickets Win
von: Kummer, Lorenz, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kummer, Lorenz, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Realistic Evaluation of Deep Partial-Label Learning Algorithms
von: Wang, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Cluster-Aware Multi-Round Update for Wireless Federated Learning in Heterogeneous Environments
von: Sun, Pengcheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sun, Pengcheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Embracing Federated Learning: Enabling Weak Client Participation via Partial Model Training
von: Lee, Sunwoo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lee, Sunwoo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Can We Theoretically Quantify the Impacts of Local Updates on the Generalization Performance of Federated Learning?
von: Ju, Peizhong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ju, Peizhong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Smart Sampling: Helping from Friendly Neighbors for Decentralized Federated Learning
von: Wang, Lin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Lin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedAPM: Federated Learning via ADMM with Partial Model Personalization
von: Zhu, Shengkun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhu, Shengkun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Can Federated Learning Safeguard Private Data in LLM Training? Vulnerabilities, Attacks, and Defense Evaluation
von: Guo, Wenkai, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Decoupling General and Personalized Knowledge in Federated Learning via Additive and Low-Rank Decomposition
von: Wu, Xinghao, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
The Other Side of the Coin: Unveiling the Downsides of Model Aggregation in Federated Learning from a Layer-peeled Perspective
von: Zhu, Guogang, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Tackling Feature-Classifier Mismatch in Federated Learning via Prompt-Driven Feature Transformation
von: Wu, Xinghao, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Learning to Optimize Job Shop Scheduling Under Structural Uncertainty
von: Zhang, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2026)