ProFe: Communication-Efficient Decentralized Federated Learning via Distillation and Prototypes

Fuente: arXiv

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Sánchez, Pedro Miguel Sánchez, Beltrán, Enrique Tomás Martínez, Llamas, Miguel Fernández, Bovet, Gérôme, Pérez, Gregorio Martínez, Celdrán, Alberto Huertas
Formato:	Preprint
Publicado:	2024
Materias:	Machine Learning Artificial Intelligence Distributed, Parallel, and Cluster Computing Networking and Internet Architecture
Acceso en línea:	Acceder al recurso
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https://arxiv.org/abs/2412.11207