FedConv: A Learning-on-Model Paradigm for Heterogeneous Federated Clients
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Shen, Leming, Yang, Qiang, Cui, Kaiyan, Zheng, Yuanqing, Wei, Xiao-Yong, Liu, Jianwei, Han, Jinsong |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
AutoIOT: LLM-Driven Automated Natural Language Programming for AIoT Applications
von: Shen, Leming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shen, Leming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
GPIoT: Tailoring Small Language Models for IoT Program Synthesis and Development
von: Shen, Leming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shen, Leming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Towards Privacy-Preserving and Personalized Smart Homes via Tailored Small Language Models
von: Huang, Xinyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Huang, Xinyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Local Data Quantity-Aware Weighted Averaging for Federated Learning with Dishonest Clients
von: Wu, Leming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wu, Leming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedConPE: Efficient Federated Conversational Bandits with Heterogeneous Clients
von: Li, Zhuohua, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Zhuohua, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedFixer: Mitigating Heterogeneous Label Noise in Federated Learning
von: Ji, Xinyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ji, Xinyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedCCA: Client-Centric Adaptation against Data Heterogeneity in Federated Learning on IoT Devices
von: Wang, Kaile, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Kaile, et al.
Veröffentlicht: (2026)
FedRG: Unleashing the Representation Geometry for Federated Learning with Noisy Clients
von: Wen, Tian, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wen, Tian, et al.
Veröffentlicht: (2026)
FedDiverse: Tackling Data Heterogeneity in Federated Learning with Diversity-Driven Client Selection
von: Németh, Gergely D., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Németh, Gergely D., et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedImpro: Measuring and Improving Client Update in Federated Learning
von: Tang, Zhenheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tang, Zhenheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedMP: Tackling Medical Feature Heterogeneity in Federated Learning from a Manifold Perspective
von: Zhou, Zhekai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhou, Zhekai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
AutORAN: LLM-driven Natural Language Programming for Agile xApp Development
von: Li, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Li, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
FedClust: Tackling Data Heterogeneity in Federated Learning through Weight-Driven Client Clustering
von: Islam, Md Sirajul, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Islam, Md Sirajul, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Heterogeneity-Aware Client Sampling for Optimal and Efficient Federated Learning
von: Weng, Shudi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Weng, Shudi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedZMG: Efficient Client-Side Optimization in Federated Learning
von: Zantalis, Fotios, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zantalis, Fotios, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Jailbreaking Embodied LLMs via Action-level Manipulation
von: Huang, Xinyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Huang, Xinyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
FedCCRL: Federated Domain Generalization with Cross-Client Representation Learning
von: Wang, Xinpeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Xinpeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Beyond Aggregation: Guiding Clients in Heterogeneous Federated Learning
von: Wang, Zijian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Zijian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedRA: A Random Allocation Strategy for Federated Tuning to Unleash the Power of Heterogeneous Clients
von: Su, Shangchao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Su, Shangchao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
FedDiff: Diffusion Model Driven Federated Learning for Multi-Modal and Multi-Clients
von: Li, DaiXun, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Li, DaiXun, et al.
Veröffentlicht: (2023)
GC-Fed: Gradient Centralized Federated Learning with Partial Client Participation
von: Seo, Jungwon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Seo, Jungwon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedFa: A Fully Asynchronous Training Paradigm for Federated Learning
von: Xu, Haotian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xu, Haotian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedUV: Uniformity and Variance for Heterogeneous Federated Learning
von: Son, Ha Min, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Son, Ha Min, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedEL: Federated Elastic Learning for Heterogeneous Devices
von: Zhang, Letian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Letian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
NeFL: Nested Model Scaling for Federated Learning with System Heterogeneous Clients
von: Kang, Honggu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Kang, Honggu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Robust Asymmetric Heterogeneous Federated Learning with Corrupted Clients
von: Fang, Xiuwen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fang, Xiuwen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedAC: An Adaptive Clustered Federated Learning Framework for Heterogeneous Data
von: Zhang, Yuxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Yuxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
HyFedRAG: A Federated Retrieval-Augmented Generation Framework for Heterogeneous and Privacy-Sensitive Data
von: Qian, Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Qian, Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedGSCA: Medical Federated Learning with Global Sample Selector and Client Adaptive Adjuster under Label Noise
von: Ye, Mengwen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ye, Mengwen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedTracker: Furnishing Ownership Verification and Traceability for Federated Learning Model
von: Shao, Shuo, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Shao, Shuo, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Federated Linear Contextual Bandits with Heterogeneous Clients
von: Blaser, Ethan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Blaser, Ethan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adaptive Guidance for Local Training in Heterogeneous Federated Learning
von: Zhang, Jianqing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Jianqing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedProxy: Federated Fine-Tuning of LLMs via Proxy SLMs and Heterogeneity-Aware Fusion
von: Fan, Tao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Fan, Tao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Towards a Larger Model via One-Shot Federated Learning on Heterogeneous Client Models
von: Ye, Wenxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ye, Wenxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Adaptive Heterogeneous Client Sampling for Federated Learning over Wireless Networks
von: Luo, Bing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Luo, Bing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Training Heterogeneous Client Models using Knowledge Distillation in Serverless Federated Learning
von: Chadha, Mohak, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chadha, Mohak, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Rethinking LoRA for Data Heterogeneous Federated Learning: Subspace and State Alignment
von: Peng, Hongyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Peng, Hongyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
FedHFT: Efficient Federated Finetuning with Heterogeneous Edge Clients
von: Ilhan, Fatih, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ilhan, Fatih, et al.
Veröffentlicht: (2025)
History-Aware and Dynamic Client Contribution in Federated Learning
von: Ghosh, Bishwamittra, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ghosh, Bishwamittra, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedSIR: Spectral Client Identification and Relabeling for Federated Learning with Noisy Labels
von: Gholami, Sina, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Gholami, Sina, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Ähnliche Einträge
-
AutoIOT: LLM-Driven Automated Natural Language Programming for AIoT Applications
von: Shen, Leming, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
GPIoT: Tailoring Small Language Models for IoT Program Synthesis and Development
von: Shen, Leming, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Towards Privacy-Preserving and Personalized Smart Homes via Tailored Small Language Models
von: Huang, Xinyu, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Local Data Quantity-Aware Weighted Averaging for Federated Learning with Dishonest Clients
von: Wu, Leming, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
FedConPE: Efficient Federated Conversational Bandits with Heterogeneous Clients
von: Li, Zhuohua, et al.
Veröffentlicht: (2024)