Tackling Resource-Constrained and Data-Heterogeneity in Federated Learning with Double-Weight Sparse Pack
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Yang, Qiantao, Chen, Liquan, Xue, Mingfu, Li, Songze |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
AdaptiveFL: Adaptive Heterogeneous Federated Learning for Resource-Constrained AIoT Systems
di: Jia, Chentao, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Jia, Chentao, et al.
Pubblicazione: (2023)
Tackling Intertwined Data and Device Heterogeneities in Federated Learning with Unlimited Staleness
di: Wang, Haoming, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wang, Haoming, et al.
Pubblicazione: (2023)
Towards Client Driven Federated Learning
di: Li, Songze, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Songze, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedClust: Tackling Data Heterogeneity in Federated Learning through Weight-Driven Client Clustering
di: Islam, Md Sirajul, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Islam, Md Sirajul, et al.
Pubblicazione: (2024)
Tackling Privacy Heterogeneity in Differentially Private Federated Learning
di: Xu, Ruichen, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Xu, Ruichen, et al.
Pubblicazione: (2026)
REFT: Resource-Efficient Federated Training Framework for Heterogeneous and Resource-Constrained Environments
di: Desai, Humaid Ahmed, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Desai, Humaid Ahmed, et al.
Pubblicazione: (2023)
Virtual Nodes Can Help: Tackling Distribution Shifts in Federated Graph Learning
di: Fu, Xingbo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fu, Xingbo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Boosting Resource-Constrained Federated Learning Systems with Guessed Updates
di: Boukhari, Mohamed Yassine, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Boukhari, Mohamed Yassine, et al.
Pubblicazione: (2021)
Resource-Aware Aggregation and Sparsification in Heterogeneous Ensemble Federated Learning
di: Ryum, Keumseo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ryum, Keumseo, et al.
Pubblicazione: (2025)
FEDBUD: Joint Incentive and Privacy Optimization for Resource-Constrained Federated Learning
di: Liu, Tao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Liu, Tao, et al.
Pubblicazione: (2026)
Fed-REACT: Federated Representation Learning for Heterogeneous and Evolving Data
di: Chen, Yiyue, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Yiyue, et al.
Pubblicazione: (2025)
SMoFi: Step-wise Momentum Fusion for Split Federated Learning on Heterogeneous Data
di: Yang, Mingkun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yang, Mingkun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Convergence Analysis of Split Federated Learning on Heterogeneous Data
di: Han, Pengchao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Han, Pengchao, et al.
Pubblicazione: (2024)
An Efficient Subspace Algorithm for Federated Learning on Heterogeneous Data
di: Zhang, Jiaojiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Jiaojiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Hypernetworks for Model-Heterogeneous Personalized Federated Learning
di: Zhang, Chen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Chen, et al.
Pubblicazione: (2025)
No Request Left Behind: Tackling Heterogeneity in Long-Context LLM Inference with Medha
di: Agrawal, Amey, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Agrawal, Amey, et al.
Pubblicazione: (2024)
Nonconvex Federated Learning on Compact Smooth Submanifolds With Heterogeneous Data
di: Zhang, Jiaojiao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Jiaojiao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learnable Sparse Customization in Heterogeneous Edge Computing
di: Xue, Jingjing, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xue, Jingjing, et al.
Pubblicazione: (2024)
STHFL: Spatio-Temporal Heterogeneous Federated Learning
di: Guo, Shunxin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Guo, Shunxin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Robust Model Aggregation for Heterogeneous Federated Learning: Analysis and Optimizations
di: Shao, Yumeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shao, Yumeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedClust: Optimizing Federated Learning on Non-IID Data through Weight-Driven Client Clustering
di: Islam, Md Sirajul, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Islam, Md Sirajul, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedMHO: Heterogeneous One-Shot Federated Learning Towards Resource-Constrained Edge Devices
di: Yao, Dezhong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yao, Dezhong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Federated Model Heterogeneous Matryoshka Representation Learning
di: Yi, Liping, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yi, Liping, et al.
Pubblicazione: (2024)
Communication Resources Constrained Hierarchical Federated Learning for End-to-End Autonomous Driving
di: Kou, Wei-Bin, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Kou, Wei-Bin, et al.
Pubblicazione: (2023)
Secure Federated Learning Across Heterogeneous Cloud and High-Performance Computing Resources -- A Case Study on Federated Fine-tuning of LLaMA 2
di: Li, Zilinghan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Zilinghan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Tackling Selfish Clients in Federated Learning
di: Augello, Andrea, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Augello, Andrea, et al.
Pubblicazione: (2024)
HeteroSwitch: Characterizing and Taming System-Induced Data Heterogeneity in Federated Learning
di: Kim, Gyudong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kim, Gyudong, et al.
Pubblicazione: (2024)
On the Convergence Rates of Federated Q-Learning across Heterogeneous Environments
di: Wang, Leo Muxing, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Leo Muxing, et al.
Pubblicazione: (2024)
Efficient Federated Learning against Byzantine Attacks and Data Heterogeneity via Aggregating Normalized Gradients
di: Zuo, Shiyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zuo, Shiyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Knowledge-Driven Federated Graph Learning on Model Heterogeneity
di: Wu, Zhengyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wu, Zhengyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Breaking the Memory Wall for Heterogeneous Federated Learning via Progressive Training
di: Wu, Yebo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wu, Yebo, et al.
Pubblicazione: (2024)
CHASe: Client Heterogeneity-Aware Data Selection for Effective Federated Active Learning
di: Zhang, Jun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Jun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Achieving Linear Speedup in Asynchronous Federated Learning with Heterogeneous Clients
di: Wang, Xiaolu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Xiaolu, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Resource-Adaptive Approach for Federated Learning under Resource-Constrained Environments
di: Zhang, Ruirui, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Ruirui, et al.
Pubblicazione: (2024)
Breaking the Memory Wall for Heterogeneous Federated Learning via Model Splitting
di: Tian, Chunlin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tian, Chunlin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Heterogeneous Federated Learning with Prototype Alignment and Upscaling
di: Lee, Gyuejeong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lee, Gyuejeong, et al.
Pubblicazione: (2025)
FLASH: Federated Learning Across Simultaneous Heterogeneities
di: Chang, Xiangyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chang, Xiangyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedSAE: A Novel Self-Adaptive Federated Learning Framework in Heterogeneous Systems
di: Li, Li, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Li, Li, et al.
Pubblicazione: (2021)
Towards Communication-efficient Federated Learning via Sparse and Aligned Adaptive Optimization
di: Deng, Xiumei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Deng, Xiumei, et al.
Pubblicazione: (2024)
pFedMoE: Data-Level Personalization with Mixture of Experts for Model-Heterogeneous Personalized Federated Learning
di: Yi, Liping, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yi, Liping, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
AdaptiveFL: Adaptive Heterogeneous Federated Learning for Resource-Constrained AIoT Systems
di: Jia, Chentao, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Tackling Intertwined Data and Device Heterogeneities in Federated Learning with Unlimited Staleness
di: Wang, Haoming, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Towards Client Driven Federated Learning
di: Li, Songze, et al.
Pubblicazione: (2024) -
FedClust: Tackling Data Heterogeneity in Federated Learning through Weight-Driven Client Clustering
di: Islam, Md Sirajul, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Tackling Privacy Heterogeneity in Differentially Private Federated Learning
di: Xu, Ruichen, et al.
Pubblicazione: (2026)