Degradation of Feature Space in Continual Learning
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Lanza, Chiara, Pereira, Roberto, Miozzo, Marco, Angelats, Eduard, Dini, Paolo |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Energy-Aware Decentralized Learning with Intermittent Model Training
von: Dhasade, Akash, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dhasade, Akash, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Measuring Data Similarity for Efficient Federated Learning: A Feasibility Study
von: Famá, Fernanda, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Famá, Fernanda, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Reinforcement Learning-based Adaptive Mitigation of Uncorrected DRAM Errors in the Field
von: Boixaderas, Isaac, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Boixaderas, Isaac, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Eliminating Domain Bias for Federated Learning in Representation Space
von: Zhang, Jianqing, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhang, Jianqing, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Buffer-based Gradient Projection for Continual Federated Learning
von: Dai, Shenghong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dai, Shenghong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Rehearsal-Free Continual Federated Learning with Synergistic Synaptic Intelligence
von: Li, Yichen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Yichen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On the Convergence of Continual Federated Learning Using Incrementally Aggregated Gradients
von: Keshri, Satish Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Keshri, Satish Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedQHD: Closed-Form Function-Space Federated Reinforcement Learning
von: Hou, Yuchen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Hou, Yuchen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Navigating High-Degree Heterogeneity: Federated Learning in Aerial and Space Networks
von: Dong, Fan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dong, Fan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Unleashing the Power of Continual Learning on Non-Centralized Devices: A Survey
von: Li, Yichen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Yichen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SPD-CFL: Stepwise Parameter Dropout for Efficient Continual Federated Learning
von: Yang, Yuning, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yang, Yuning, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CaBaFL: Asynchronous Federated Learning via Hierarchical Cache and Feature Balance
von: Xia, Zeke, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xia, Zeke, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Using Diffusion Models as Generative Replay in Continual Federated Learning -- What will Happen?
von: Mei, Yongsheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mei, Yongsheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FLea: Addressing Data Scarcity and Label Skew in Federated Learning via Privacy-preserving Feature Augmentation
von: Xia, Tong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xia, Tong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Federated Automated Feature Engineering
von: Overman, Tom, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Overman, Tom, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Knowledge-Aware Evolution for Streaming Federated Continual Learning with Category Overlap and without Task Identifiers
von: Tan, Sixing, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Tan, Sixing, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Device Association and Resource Allocation for Hierarchical Split Federated Learning in Space-Air-Ground Integrated Network
von: Zhao, Haitao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhao, Haitao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Where is the Testbed for my Federated Learning Research?
von: Božič, Janez, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Božič, Janez, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Machine Learning Approach Towards Runtime Optimisation of Matrix Multiplication
von: Xia, Yufan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Xia, Yufan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Impact of network topology on the performance of Decentralized Federated Learning
von: Palmieri, Luigi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Palmieri, Luigi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Federated Time Series Generation on Feature and Temporally Misaligned Data
von: Soi, Zhi Wen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Soi, Zhi Wen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Efficient Split Learning LSTM Models for FPGA-based Edge IoT Devices
von: Molina, Romina Soledad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Molina, Romina Soledad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedQUIT: On-Device Federated Unlearning via a Quasi-Competent Virtual Teacher
von: Mora, Alessio, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mora, Alessio, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Robust and Communication-Efficient Federated Domain Adaptation via Random Features
von: Feng, Zhanbo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Feng, Zhanbo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Scalable High-Dimensional Multivariate Linear Regression for Feature-Distributed Data
von: Huang, Shuo-Chieh, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Huang, Shuo-Chieh, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Decentralized Kernel Ridge Regression Based on Data-Dependent Random Feature
von: Yang, Ruikai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yang, Ruikai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
DecHW: Heterogeneous Decentralized Federated Learning Exploiting Second-Order Information
von: Ahmad, Adnan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ahmad, Adnan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Scaling State-Space Models on Multiple GPUs with Tensor Parallelism
von: Dutt, Anurag, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Dutt, Anurag, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Learn More by Using Less: Distributed Learning with Energy-Constrained Devices
von: Pereira, Roberto, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Pereira, Roberto, et al.
Veröffentlicht: (2024)
MultiTASC++: A Continuously Adaptive Scheduler for Edge-Based Multi-Device Cascade Inference
von: Nikolaidis, Sokratis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Nikolaidis, Sokratis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Fed-BioMed: Open, Transparent and Trusted Federated Learning for Real-world Healthcare Applications
von: Cremonesi, Francesco, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Cremonesi, Francesco, et al.
Veröffentlicht: (2023)
EcoLearn: Optimizing the Carbon Footprint of Federated Learning
von: Mehboob, Talha, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Mehboob, Talha, et al.
Veröffentlicht: (2023)
High-Performance Serverless Computing: A Systematic Literature Review on Serverless for HPC, AI, and Big Data
von: Besozzi, Valerio, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Besozzi, Valerio, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Towards a Flexible and High-Fidelity Approach to Distributed DNN Training Emulation
von: Liu, Banruo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Banruo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Priority-Aware Preemptive Scheduling for Mixed-Priority Workloads in MoE Inference
von: Siavashi, Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Siavashi, Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Traversal Learning: A Lossless And Efficient Distributed Learning Framework
von: Batbaatar, Erdenebileg, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Batbaatar, Erdenebileg, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Parallel-friendly Spatio-Temporal Graph Learning for Photovoltaic Degradation Analysis at Scale
von: Fan, Yangxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Fan, Yangxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
DG-CoLearn: An Efficient Collaborative Learning Framework for Dynamic Graphs
von: Au, Ashley Hoi-Ting, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Au, Ashley Hoi-Ting, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Ranking-based Client Selection with Imitation Learning for Efficient Federated Learning
von: Tian, Chunlin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tian, Chunlin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Seer: Online Context Learning for Fast Synchronous LLM Reinforcement Learning
von: Qin, Ruoyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Qin, Ruoyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Energy-Aware Decentralized Learning with Intermittent Model Training
von: Dhasade, Akash, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Measuring Data Similarity for Efficient Federated Learning: A Feasibility Study
von: Famá, Fernanda, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Reinforcement Learning-based Adaptive Mitigation of Uncorrected DRAM Errors in the Field
von: Boixaderas, Isaac, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Eliminating Domain Bias for Federated Learning in Representation Space
von: Zhang, Jianqing, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Buffer-based Gradient Projection for Continual Federated Learning
von: Dai, Shenghong, et al.
Veröffentlicht: (2024)