Buchumschlag

SacFL: Self-Adaptive Federated Continual Learning for Resource-Constrained End Devices

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Zhong, Zhengyi, Bao, Weidong, Wang, Ji, Chen, Jianguo, Lyu, Lingjuan, Lim, Wei Yang Bryan
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Unlearning through Knowledge Overwriting: Reversible Federated Unlearning via Selective Sparse Adapter
von: Zhong, Zhengyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AdaptiveFL: Adaptive Heterogeneous Federated Learning for Resource-Constrained AIoT Systems
von: Jia, Chentao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

CUT: Pruning Pre-Trained Multi-Task Models into Compact Models for Edge Devices
von: Zhou, Jingxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FedWon: Triumphing Multi-domain Federated Learning Without Normalization
von: Zhuang, Weiming, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Communication Resources Constrained Hierarchical Federated Learning for End-to-End Autonomous Driving
von: Kou, Wei-Bin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

DapperFL: Domain Adaptive Federated Learning with Model Fusion Pruning for Edge Devices
von: Jia, Yongzhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Efficient Multi-Task Modeling through Automated Fusion of Trained Models
von: Zhou, Jingxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GitFL: Adaptive Asynchronous Federated Learning using Version Control
von: Hu, Ming, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Gains: Fine-grained Federated Domain Adaptation in Open Set
von: Zhong, Zhengyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Exploit Gradient Skewness to Circumvent Byzantine Defenses for Federated Learning
von: Liu, Yuchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FL-NAS: Towards Fairness of NAS for Resource Constrained Devices via Large Language Models
von: Qin, Ruiyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

COALA: A Practical and Vision-Centric Federated Learning Platform
von: Zhuang, Weiming, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SOFA-FL: Self-Organizing Hierarchical Federated Learning with Adaptive Clustered Data Sharing
von: Ni, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Sybil-based Virtual Data Poisoning Attacks in Federated Learning
von: Zhu, Changxun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DynamicFL: Federated Learning with Dynamic Communication Resource Allocation
von: Le, Qi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FedMef: Towards Memory-efficient Federated Dynamic Pruning
von: Huang, Hong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ESFL: Efficient Split Federated Learning over Resource-Constrained Heterogeneous Wireless Devices
von: Zhu, Guangyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Closer to Reality: Practical Semi-Supervised Federated Learning for Foundation Model Adaptation
von: Sun, Guangyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Resource-Constrained Federated Continual Learning: What Does Matter?
von: Li, Yichen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Resource-Adaptive Approach for Federated Learning under Resource-Constrained Environments
von: Zhang, Ruirui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

When Foundation Model Meets Federated Learning: Motivations, Challenges, and Future Directions
von: Zhuang, Weiming, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Democratizing AI in Africa: FL for Low-Resource Edge Devices
von: Fabila, Jorge, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LiD-FL: Towards List-Decodable Federated Learning
von: Liu, Hong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Situational-Constrained Sequential Resources Allocation via Reinforcement Learning
von: Zhang, Libo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MetaCLBench: Meta Continual Learning Benchmark on Resource-Constrained Edge Devices
von: Li, Sijia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Asymmetrical Reciprocity-based Federated Learning for Resolving Disparities in Medical Diagnosis
von: Wang, Jiaqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Efficient Federated Finetuning of Tiny Transformers with Resource-Constrained Devices
von: Pfeiffer, Kilian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FederBoost: Private Federated Learning for GBDT
von: Tian, Zhihua, et al.
Veröffentlicht: (2020)

FEDEXCHANGE: Bridging the Domain Gap in Federated Object Detection for Free
von: Yuan, Haolin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AcSac, SacSac, and SacNac, the Forgotten Sulfur‐Based Ligands and their Reactivity in the Formation of Main and Transition Metal Complexes
von: Jesus Rangel‐Garcia, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CDKT-FL: Cross-Device Knowledge Transfer using Proxy Dataset in Federated Learning
von: Le, Huy Q., et al.
Veröffentlicht: (2022)

WHALE-FL: Wireless and Heterogeneity Aware Latency Efficient Federated Learning over Mobile Devices via Adaptive Subnetwork Scheduling
von: Su, Huai-an, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Replay-Free Continual Low-Rank Adaptation with Dynamic Memory
von: Chen, Huancheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Computation- and Communication-Efficient Online FL for Resource-Constrained Aerial Vehicles
von: Pervej, Ferdous, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Integration of Large Language Models and Federated Learning
von: Chen, Chaochao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Towards Low-Energy Adaptive Personalization for Resource-Constrained Devices
von: Huang, Yushan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CCVA-FL: Cross-Client Variations Adaptive Federated Learning for Medical Imaging
von: Gupta, Sunny, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SpooFL: Spoofing Federated Learning
von: Baglin, Isaac, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SplitFrozen: Split Learning with Device-side Model Frozen for Fine-Tuning LLM on Heterogeneous Resource-Constrained Devices
von: Ma, Jian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Federated Learning over a Wireless Network: Distributed User Selection through Random Access
von: Sun, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2023)