Learn How to Query from Unlabeled Data Streams in Federated Learning
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Sun, Yuchang, Li, Xinran, Lin, Tao, Zhang, Jun |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
How to Collaborate: Towards Maximizing the Generalization Performance in Cross-Silo Federated Learning
di: Sun, Yuchang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sun, Yuchang, et al.
Pubblicazione: (2024)
MimiC: Combating Client Dropouts in Federated Learning by Mimicking Central Updates
di: Sun, Yuchang, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Sun, Yuchang, et al.
Pubblicazione: (2023)
Exploring Selective Layer Fine-Tuning in Federated Learning
di: Sun, Yuchang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sun, Yuchang, et al.
Pubblicazione: (2024)
LCFed: An Efficient Clustered Federated Learning Framework for Heterogeneous Data
di: Zhang, Yuxin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Yuxin, et al.
Pubblicazione: (2025)
FedAC: An Adaptive Clustered Federated Learning Framework for Heterogeneous Data
di: Zhang, Yuxin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Yuxin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Stable Diffusion-based Data Augmentation for Federated Learning with Non-IID Data
di: Morafah, Mahdi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Morafah, Mahdi, et al.
Pubblicazione: (2024)
SemiSFL: Split Federated Learning on Unlabeled and Non-IID Data
di: Xu, Yang, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Xu, Yang, et al.
Pubblicazione: (2023)
Gradient Correction in Federated Learning with Adaptive Optimization
di: Chen, Evan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Evan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Variational Bayes for Federated Continual Learning
di: Yao, Dezhong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yao, Dezhong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Efficient Federated Learning with Heterogeneous Data and Adaptive Dropout
di: Liu, Ji, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Ji, et al.
Pubblicazione: (2025)
From Centralized to Decentralized Federated Learning: Theoretical Insights, Privacy Preservation, and Robustness Challenges
di: Li, Qiongxiu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Qiongxiu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Federated Graph Learning with Structure Proxy Alignment
di: Fu, Xingbo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fu, Xingbo, et al.
Pubblicazione: (2024)
PNCS:Power-Norm Cosine Similarity for Diverse Client Selection in Federated Learning
di: Li, Liangyan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Liangyan, et al.
Pubblicazione: (2025)
FedMT: Federated Learning with Mixed-type Labels
di: Zhang, Qiong, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Zhang, Qiong, et al.
Pubblicazione: (2022)
DFML: Decentralized Federated Mutual Learning
di: Khalil, Yasser H., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Khalil, Yasser H., et al.
Pubblicazione: (2024)
Uncertainty-Aware Explainable Federated Learning
di: Zhang, Yanci, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Yanci, et al.
Pubblicazione: (2025)
Mobility Accelerates Learning: Convergence Analysis on Hierarchical Federated Learning in Vehicular Networks
di: Chen, Tan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Tan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Influence-oriented Personalized Federated Learning
di: Tan, Yue, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tan, Yue, et al.
Pubblicazione: (2024)
Personalizing Federated Learning for Hierarchical Edge Networks with Non-IID Data
di: Lee, Seunghyun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lee, Seunghyun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Beyond Aggregation: Guiding Clients in Heterogeneous Federated Learning
di: Wang, Zijian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Zijian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Straggler-Resilient Split Federated Learning: An Unbalanced Update Approach
di: Liang, Dandan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liang, Dandan, et al.
Pubblicazione: (2025)
FedClust: Tackling Data Heterogeneity in Federated Learning through Weight-Driven Client Clustering
di: Islam, Md Sirajul, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Islam, Md Sirajul, et al.
Pubblicazione: (2024)
Calibre: Towards Fair and Accurate Personalized Federated Learning with Self-Supervised Learning
di: Chen, Sijia, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Sijia, et al.
Pubblicazione: (2024)
Efficient Federated Learning Using Dynamic Update and Adaptive Pruning with Momentum on Shared Server Data
di: Liu, Ji, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Ji, et al.
Pubblicazione: (2024)
Data-Free Client Contribution Estimation via Logit Maximization for Federated Learning
di: Ukaye, Asim, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ukaye, Asim, et al.
Pubblicazione: (2026)
AugFL: Augmenting Federated Learning with Pretrained Models
di: Yue, Sheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yue, Sheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
HtFLlib: A Comprehensive Heterogeneous Federated Learning Library and Benchmark
di: Zhang, Jianqing, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Jianqing, et al.
Pubblicazione: (2025)
Federated Learning with Flexible Architectures
di: Park, Jong-Ik, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Park, Jong-Ik, et al.
Pubblicazione: (2024)
Federated Multi-Objective Learning
di: Yang, Haibo, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Yang, Haibo, et al.
Pubblicazione: (2023)
E-3SFC: Communication-Efficient Federated Learning with Double-way Features Synthesizing
di: Zhou, Yuhao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhou, Yuhao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Dual-Segment Clustering Strategy for Hierarchical Federated Learning in Heterogeneous Wireless Environments
di: Sun, Pengcheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sun, Pengcheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedAA: A Reinforcement Learning Perspective on Adaptive Aggregation for Fair and Robust Federated Learning
di: He, Jialuo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: He, Jialuo, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedCGD: Collective Gradient Divergence Optimized Scheduling for Wireless Federated Learning
di: Chen, Tan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Tan, et al.
Pubblicazione: (2025)
HASFL: Heterogeneity-aware Split Federated Learning over Edge Computing Systems
di: Lin, Zheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lin, Zheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
AdaptSFL: Adaptive Split Federated Learning in Resource-constrained Edge Networks
di: Lin, Zheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lin, Zheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedAH: Aggregated Head for Personalized Federated Learning
di: Zhou, Pengzhan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhou, Pengzhan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Tackling Selfish Clients in Federated Learning
di: Augello, Andrea, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Augello, Andrea, et al.
Pubblicazione: (2024)
Federated Learning with Limited Node Labels
di: Tang, Bisheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tang, Bisheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
SatFed: A Resource-Efficient LEO Satellite-Assisted Heterogeneous Federated Learning Framework
di: Zhang, Yuxin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Yuxin, et al.
Pubblicazione: (2024)
On Using Large-Batches in Federated Learning
di: Tyagi, Sahil
Pubblicazione: (2025)
di: Tyagi, Sahil
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
How to Collaborate: Towards Maximizing the Generalization Performance in Cross-Silo Federated Learning
di: Sun, Yuchang, et al.
Pubblicazione: (2024) -
MimiC: Combating Client Dropouts in Federated Learning by Mimicking Central Updates
di: Sun, Yuchang, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Exploring Selective Layer Fine-Tuning in Federated Learning
di: Sun, Yuchang, et al.
Pubblicazione: (2024) -
LCFed: An Efficient Clustered Federated Learning Framework for Heterogeneous Data
di: Zhang, Yuxin, et al.
Pubblicazione: (2025) -
FedAC: An Adaptive Clustered Federated Learning Framework for Heterogeneous Data
di: Zhang, Yuxin, et al.
Pubblicazione: (2024)