Towards Seamless Hierarchical Federated Learning under Intermittent Client Participation: A Stagewise Decision-Making Methodology
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Wu, Minghong, Liwang, Minghui, Su, Yuhan, Li, Li, Hosseinalipour, Seyyedali, Wang, Xianbin, Dai, Huaiyu, Jiao, Zhenzhen |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Accelerating the Delivery of Data Services over Uncertain Mobile Crowdsensing Networks
di: Liwang, Minghui, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Liwang, Minghui, et al.
Pubblicazione: (2022)
Long-Term or Temporary? Hybrid Worker Recruitment for Mobile Crowd Sensing and Computing
di: Liwang, Minghui, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Liwang, Minghui, et al.
Pubblicazione: (2022)
Bridge the Present and Future: A Cross-Layer Matching Game in Dynamic Cloud-Aided Mobile Edge Networks
di: Qi, Houyi, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Qi, Houyi, et al.
Pubblicazione: (2023)
Orchestrating Federated Learning in Space-Air-Ground Integrated Networks: Adaptive Data Offloading and Seamless Handover
di: Han, Dong-Jun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Han, Dong-Jun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Accelerating Stable Matching between Workers and Spatial-Temporal Tasks for Dynamic MCS: A Stagewise Service Trading Approach
di: Qi, Houyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Qi, Houyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Future Resource Bank for ISAC: Achieving Fast and Stable Win-Win Matching for Both Individuals and Coalitions
di: Qi, Houyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Qi, Houyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Understanding Server-Assisted Federated Learning in the Presence of Incomplete Client Participation
di: Yang, Haibo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Haibo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Resource-Constrained Decentralized Federated Learning via Personalized Event-Triggering
di: Zehtabi, Shahryar, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Zehtabi, Shahryar, et al.
Pubblicazione: (2022)
Asynchronous Multi-Model Dynamic Federated Learning over Wireless Networks: Theory, Modeling, and Optimization
di: Chang, Zhan-Lun, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Chang, Zhan-Lun, et al.
Pubblicazione: (2023)
Decentralized Sporadic Federated Learning: A Unified Algorithmic Framework with Convergence Guarantees
di: Zehtabi, Shahryar, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zehtabi, Shahryar, et al.
Pubblicazione: (2024)
Multi-Source to Multi-Target Decentralized Federated Domain Adaptation
di: Wang, Su, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wang, Su, et al.
Pubblicazione: (2023)
Advancing Hybrid Defense for Byzantine Attacks in Federated Learning
di: Yue, Kai, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yue, Kai, et al.
Pubblicazione: (2024)
Debiasing Federated Learning with Correlated Client Participation
di: Sun, Zhenyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sun, Zhenyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Exact and Linear Convergence for Federated Learning under Arbitrary Client Participation is Attainable
di: Ying, Bicheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ying, Bicheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Emulating Full Participation: An Effective and Fair Client Selection Strategy for Federated Learning
di: Li, Qingming, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Qingming, et al.
Pubblicazione: (2024)
Bridging Memory Gaps: Scaling Federated Learning for Heterogeneous Clients
di: Wu, Yebo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wu, Yebo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Communication-Efficient Federated AUC Maximization with Cyclic Client Participation
di: Vangapally, Umesh, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Vangapally, Umesh, et al.
Pubblicazione: (2026)
Harnessing Increased Client Participation with Cohort-Parallel Federated Learning
di: Dhasade, Akash, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dhasade, Akash, et al.
Pubblicazione: (2024)
Toward Malicious Clients Detection in Federated Learning
di: Dou, Zhihao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dou, Zhihao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Graph Theory Meets Federated Learning over Satellite Constellations: Spanning Aggregations, Network Formation, and Performance Optimization
di: Nadimi, Fardis, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nadimi, Fardis, et al.
Pubblicazione: (2025)
Device Sampling and Resource Optimization for Federated Learning in Cooperative Edge Networks
di: Wang, Su, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wang, Su, et al.
Pubblicazione: (2023)
Heterogeneity-Aware Client Selection Methodology For Efficient Federated Learning
di: Balivada, Nihal, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Balivada, Nihal, et al.
Pubblicazione: (2026)
Effective Two-Stage Double Auction for Dynamic Resource Provision over Edge Networks via Discovering The Power of Overbooking
di: Wu, Sicheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wu, Sicheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Overcoming Challenges of Partial Client Participation in Federated Learning : A Comprehensive Review
di: Sen, Mrinmay, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sen, Mrinmay, et al.
Pubblicazione: (2025)
FilFL: Client Filtering for Optimized Client Participation in Federated Learning
di: Fourati, Fares, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Fourati, Fares, et al.
Pubblicazione: (2023)
Towards Client Driven Federated Learning
di: Li, Songze, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Songze, et al.
Pubblicazione: (2024)
Embracing Federated Learning: Enabling Weak Client Participation via Partial Model Training
di: Lee, Sunwoo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lee, Sunwoo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Robust Federated Learning Mitigates Client-side Training Data Distribution Inference Attacks
di: Xu, Yichang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Yichang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Federated Graph Learning with Graphless Clients
di: Fu, Xingbo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fu, Xingbo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Data Heterogeneity-Aware Client Selection for Federated Learning in Wireless Networks
di: Yang, Yanbing, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yang, Yanbing, et al.
Pubblicazione: (2025)
Beyond the Federation: Topology-aware Federated Learning for Generalization to Unseen Clients
di: Ma, Mengmeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ma, Mengmeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedAdaVR: Adaptive Variance Reduction for Robust Federated Learning under Limited Client Participation
di: Howlader, S M Ruhul Kabir, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Howlader, S M Ruhul Kabir, et al.
Pubblicazione: (2026)
Autobahn: Seamless high speed BFT
di: Giridharan, Neil, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Giridharan, Neil, et al.
Pubblicazione: (2024)
Federated Learning under Periodic Client Participation and Heterogeneous Data: A New Communication-Efficient Algorithm and Analysis
di: Crawshaw, Michael, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Crawshaw, Michael, et al.
Pubblicazione: (2024)
Dynamic Client Clustering, Bandwidth Allocation, and Workload Optimization for Semi-synchronous Federated Learning
di: Yu, Liangkun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yu, Liangkun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Pollen: High-throughput Federated Learning Simulation via Resource-Aware Client Placement
di: Sani, Lorenzo, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Sani, Lorenzo, et al.
Pubblicazione: (2023)
Many Hands Make Light Work: Accelerating Edge Inference via Multi-Client Collaborative Caching
di: Liang, Wenyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liang, Wenyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
PAST: Pilot and Adaptive Orchestration for Timely and Resilient Service Delivery in Edge-Assisted UAV Networks under Spatio-Temporal Dynamics
di: Qi, Houyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Qi, Houyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Ranking-based Client Selection with Imitation Learning for Efficient Federated Learning
di: Tian, Chunlin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tian, Chunlin, et al.
Pubblicazione: (2024)
GC-Fed: Gradient Centralized Federated Learning with Partial Client Participation
di: Seo, Jungwon, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Seo, Jungwon, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Accelerating the Delivery of Data Services over Uncertain Mobile Crowdsensing Networks
di: Liwang, Minghui, et al.
Pubblicazione: (2022) -
Long-Term or Temporary? Hybrid Worker Recruitment for Mobile Crowd Sensing and Computing
di: Liwang, Minghui, et al.
Pubblicazione: (2022) -
Bridge the Present and Future: A Cross-Layer Matching Game in Dynamic Cloud-Aided Mobile Edge Networks
di: Qi, Houyi, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Orchestrating Federated Learning in Space-Air-Ground Integrated Networks: Adaptive Data Offloading and Seamless Handover
di: Han, Dong-Jun, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Accelerating Stable Matching between Workers and Spatial-Temporal Tasks for Dynamic MCS: A Stagewise Service Trading Approach
di: Qi, Houyi, et al.
Pubblicazione: (2025)