Federated Ensemble Learning with Progressive Model Personalization
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Emrani, Ala, Najafi, Amir, Motahari, Abolfazl |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Gradual Domain Adaptation via Manifold-Constrained Distributionally Robust Optimization
von: Saberi, Amir Hossein, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Saberi, Amir Hossein, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Fundamental Limits of Learning High-dimensional Simplices in Noisy Regimes
von: Saberi, Seyed Amir Hossein, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Saberi, Seyed Amir Hossein, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Out-Of-Domain Unlabeled Data Improves Generalization
von: Saberi, Amir Hossein, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Saberi, Amir Hossein, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Efficient learning of differential network in multi-source non-paranormal graphical models
von: Nikahd, Mojtaba, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Nikahd, Mojtaba, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Certifiably Robust Model Evaluation in Federated Learning under Meta-Distributional Shifts
von: Najafi, Amir, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Najafi, Amir, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Robust Learnability of Sample-Compressible Distributions under Noisy or Adversarial Perturbations
von: Boushehrian, Arefe, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Boushehrian, Arefe, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedDES: Graph-Based Dynamic Ensemble Selection for Personalized Federated Learning
von: Mueller, Brianna, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Mueller, Brianna, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Logical Grammar Induction via Graph Kolmogorov Complexity: A Neuro-Symbolic Framework for Self-Healing Clinical Data Integrity
von: Zarghani, Abolfazl, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zarghani, Abolfazl, et al.
Veröffentlicht: (2026)
FedPPA: Progressive Parameter Alignment for Personalized Federated Learning
von: Prasetia, Maulidi Adi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Prasetia, Maulidi Adi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Equitable Federated Learning with Activation Clustering
von: Upadhyay, Antesh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Upadhyay, Antesh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Comparative Analysis of LSTM Neural Networks and Traditional Machine Learning Models for Predicting Diabetes Patient Readmission
von: Zarghani, Abolfazl
Veröffentlicht: (2024)
von: Zarghani, Abolfazl
Veröffentlicht: (2024)
Transfer Learning for High-dimensional Reduced Rank Time Series Models
von: Safikhani, Mingliang Ma Abolfazl
Veröffentlicht: (2025)
von: Safikhani, Mingliang Ma Abolfazl
Veröffentlicht: (2025)
Personalized Federated Learning via Gaussian Generative Modeling
von: Hu, Peng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Hu, Peng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Personalized Federated Learning under Model Dissimilarity Constraints
von: Erickson, Samuel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Erickson, Samuel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedPAE: Peer-Adaptive Ensemble Learning for Asynchronous and Model-Heterogeneous Federated Learning
von: Mueller, Brianna, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mueller, Brianna, et al.
Veröffentlicht: (2024)
RIFF: Learning to Rephrase Inputs for Few-shot Fine-tuning of Language Models
von: Najafi, Saeed, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Najafi, Saeed, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Decentralized Dynamic Cooperation of Personalized Models for Federated Continual Learning
von: Yang, Danni, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Danni, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Personalized Federated Learning for Gradient Alignment
von: Kim, Dongwon, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kim, Dongwon, et al.
Veröffentlicht: (2026)
PeFLL: Personalized Federated Learning by Learning to Learn
von: Scott, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Scott, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Personalized Federated Learning with Mixture of Models for Adaptive Prediction and Model Fine-Tuning
von: Ghari, Pouya M., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ghari, Pouya M., et al.
Veröffentlicht: (2024)
An Ensembled Penalized Federated Learning Framework for Falling People Detection
von: Rao, Sizhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rao, Sizhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Federated Ensemble-Directed Offline Reinforcement Learning
von: Rengarajan, Desik, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Rengarajan, Desik, et al.
Veröffentlicht: (2023)
FedAPM: Federated Learning via ADMM with Partial Model Personalization
von: Zhu, Shengkun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhu, Shengkun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learn What You Need in Personalized Federated Learning
von: Lv, Kexin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lv, Kexin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Sheaf HyperNetworks for Personalized Federated Learning
von: Nguyen, Bao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Nguyen, Bao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Personalized Subgraph Federated Learning with Sheaf Collaboration
von: Liang, Wenfei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liang, Wenfei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Harmonizing Generalization and Personalization in Federated Prompt Learning
von: Cui, Tianyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cui, Tianyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedBEns: One-Shot Federated Learning based on Bayesian Ensemble
von: Talpini, Jacopo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Talpini, Jacopo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Privacy-Preserving Personalized Federated Prompt Learning for Multimodal Large Language Models
von: Tran, Linh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tran, Linh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Hypernetworks for Model-Heterogeneous Personalized Federated Learning
von: Zhang, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Empowering HWNs with Efficient Data Labeling: A Clustered Federated Semi-Supervised Learning Approach
von: Hamood, Moqbel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hamood, Moqbel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
ChainLearn: A Blockchain-Based Capacity-Aware Framework for Federated Ensemble Learning
von: Sharma, Karan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Sharma, Karan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Probabilistic Federated Learning on Uncertain and Heterogeneous Data with Model Personalization
von: Rahman, Ratun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Rahman, Ratun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Separate Aggregation of Split Network for Personalized Federated Learning
von: Kang, Yunseok, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kang, Yunseok, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Representation-Aligned Multi-Scale Personalization for Federated Learning
von: Liang, Wenfei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Liang, Wenfei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Personalized Bayesian Federated Learning with Wasserstein Barycenter Aggregation
von: Wei, Ting, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wei, Ting, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Personalized Federated Learning with Exact Stochastic Gradient Descent
von: Nikoloutsopoulos, Sotirios, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Nikoloutsopoulos, Sotirios, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Whom to Trust? Adaptive Collaboration in Personalized Federated Learning
von: Abourayya, Amr, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Abourayya, Amr, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Heterogeneous Federated Learning via Personalized Generative Networks
von: Taghiyarrenani, Zahra, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Taghiyarrenani, Zahra, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Few-for-Many Personalized Federated Learning
von: Guo, Ping, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Guo, Ping, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Ähnliche Einträge
-
Gradual Domain Adaptation via Manifold-Constrained Distributionally Robust Optimization
von: Saberi, Amir Hossein, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Fundamental Limits of Learning High-dimensional Simplices in Noisy Regimes
von: Saberi, Seyed Amir Hossein, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Out-Of-Domain Unlabeled Data Improves Generalization
von: Saberi, Amir Hossein, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Efficient learning of differential network in multi-source non-paranormal graphical models
von: Nikahd, Mojtaba, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Certifiably Robust Model Evaluation in Federated Learning under Meta-Distributional Shifts
von: Najafi, Amir, et al.
Veröffentlicht: (2024)