Understanding Federated Learning from IID to Non-IID dataset: An Experimental Study
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Seo, Jungwon, Catak, Ferhat Ozgur, Rong, Chunming |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Federated Inference: Toward Privacy-Preserving Collaborative and Incentivized Model Serving
von: Seo, Jungwon, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Seo, Jungwon, et al.
Veröffentlicht: (2026)
GC-Fed: Gradient Centralized Federated Learning with Partial Client Participation
von: Seo, Jungwon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Seo, Jungwon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Trustworthy Quantum Machine Learning: A Roadmap for Reliability, Robustness, and Security in the NISQ Era
von: Catak, Ferhat Ozgur, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Catak, Ferhat Ozgur, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Rethinking the Representation in Federated Unsupervised Learning with Non-IID Data
von: Liao, Xinting, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liao, Xinting, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Quantum Key Distribution Secured Federated Learning for Channel Estimation and Radar Spectrum Sensing in 6G Networks
von: Catak, Ferhat Ozgur, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Catak, Ferhat Ozgur, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Thorough Assessment of the Non-IID Data Impact in Federated Learning
von: Jimenez-Gutierrez, Daniel M., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jimenez-Gutierrez, Daniel M., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Tackling the Non-IID Issue in Heterogeneous Federated Learning by Gradient Harmonization
von: Zhang, Xinyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhang, Xinyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Dataset Distillation-based Hybrid Federated Learning on Non-IID Data
von: Shi, Xiufang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shi, Xiufang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning Critically: Selective Self Distillation in Federated Learning on Non-IID Data
von: He, Yuting, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: He, Yuting, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Probabilistic Federated Prompt-Tuning with Non-IID and Imbalanced Data
von: Weng, Pei-Yau, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Weng, Pei-Yau, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Federated Loss Exploration for Improved Convergence on Non-IID Data
von: Internò, Christian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Internò, Christian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Evaluating Federated Kolmogorov-Arnold Networks on Non-IID Data
von: Sasse, Arthur Mendonça, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sasse, Arthur Mendonça, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Decoupled Federated Learning on Long-Tailed and Non-IID data with Feature Statistics
von: Chen, Zhuoxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Zhuoxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Federated Active Learning Under Extreme Non-IID and Global Class Imbalance
von: Zong, Chen-Chen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zong, Chen-Chen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
MultiConfederated Learning: Inclusive Non-IID Data handling with Decentralized Federated Learning
von: Duchesne, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Duchesne, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Robust Clustered Federated Learning Approach for Non-IID Data with Quantity Skew
von: Ali, Michael Ben, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ali, Michael Ben, et al.
Veröffentlicht: (2025)
AFCL: Analytic Federated Continual Learning for Spatio-Temporal Invariance of Non-IID Data
von: Tang, Jianheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tang, Jianheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FederatedFactory: Generative One-Shot Learning for Extremely Non-IID Distributed Scenarios
von: Moleri, Andrea, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Moleri, Andrea, et al.
Veröffentlicht: (2026)
TriplePlay: Enhancing Federated Learning with CLIP for Non-IID Data and Resource Efficiency
von: Imteaj, Ahmed, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Imteaj, Ahmed, et al.
Veröffentlicht: (2024)
OvA-LP: A Simple and Efficient Framework for Federated Learning on Non-IID Data
von: Park, Dongjin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Park, Dongjin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
VARS-FL: Validation-Aligned Client Selection for Non-IID Federated Learning in IoT Systems
von: Lakas, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Lakas, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Multi-Modal Federated Learning for Cancer Staging over Non-IID Datasets with Unbalanced Modalities
von: Borazjani, Kasra, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Borazjani, Kasra, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Personalizing Federated Learning for Hierarchical Edge Networks with Non-IID Data
von: Lee, Seunghyun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lee, Seunghyun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Generalizable Hyperparameter Optimization for Federated Learning on Non-IID Cancer Images
von: Ribeiro, Elisa Gonçalves, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ribeiro, Elisa Gonçalves, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Few-Shot Class-Incremental Learning with Non-IID Decentralized Data
von: Liu, Cuiwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Cuiwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Taming Preconditioner Drift: Unlocking the Potential of Second-Order Optimizers for Federated Learning on Non-IID Data
von: Liu, Junkang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Liu, Junkang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Privacy Preserving and Robust Aggregation for Cross-Silo Federated Learning in Non-IID Settings
von: Arazzi, Marco, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Arazzi, Marco, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Logit Calibration and Feature Contrast for Robust Federated Learning on Non-IID Data
von: Qiao, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Qiao, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Stable Diffusion-based Data Augmentation for Federated Learning with Non-IID Data
von: Morafah, Mahdi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Morafah, Mahdi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Mitigating Non-IID Drift in Zeroth-Order Federated LLM Fine-Tuning with Transferable Sparsity
von: Ran, Yide, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ran, Yide, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Causally Fair Node Classification on Non-IID Graph Data
von: Dai, Yucong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dai, Yucong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedCoSR: Personalized Federated Learning with Contrastive Shareable Representations for Label Heterogeneity in Non-IID Data
von: Huang, Chenghao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Huang, Chenghao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Fairness Amidst Non-IID Graph Data: A Literature Review
von: Zhang, Wenbin, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Zhang, Wenbin, et al.
Veröffentlicht: (2022)
FedBKD: Distilled Federated Learning to Embrace Gerneralization and Personalization on Non-IID Data
von: Zhao, Yushan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhao, Yushan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Kernel Regression in Structured Non-IID Settings: Theory and Implications for Denoising Score Learning
von: Zhang, Dechen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Dechen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Federated Self-Supervised Learning for Automatic Modulation Classification under Non-IID and Class-Imbalanced Data
von: Akram, Usman, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Akram, Usman, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Long-Term Client Selection for Federated Learning with Non-IID Data: A Truthful Auction Approach
von: Tan, Jinghong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tan, Jinghong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Federated Proximal Optimization for Privacy-Preserving Heart Disease Prediction: A Controlled Simulation Study on Non-IID Clinical Data
von: Asad, Farzam, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Asad, Farzam, et al.
Veröffentlicht: (2026)
EvalQReason: A Framework for Step-Level Reasoning Evaluation in Large Language Models
von: Freja, Shaima Ahmad, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Freja, Shaima Ahmad, et al.
Veröffentlicht: (2026)
FissionVAE: Federated Non-IID Image Generation with Latent Space and Decoder Decomposition
von: Hu, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hu, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Federated Inference: Toward Privacy-Preserving Collaborative and Incentivized Model Serving
von: Seo, Jungwon, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
GC-Fed: Gradient Centralized Federated Learning with Partial Client Participation
von: Seo, Jungwon, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Trustworthy Quantum Machine Learning: A Roadmap for Reliability, Robustness, and Security in the NISQ Era
von: Catak, Ferhat Ozgur, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Rethinking the Representation in Federated Unsupervised Learning with Non-IID Data
von: Liao, Xinting, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Quantum Key Distribution Secured Federated Learning for Channel Estimation and Radar Spectrum Sensing in 6G Networks
von: Catak, Ferhat Ozgur, et al.
Veröffentlicht: (2026)