- 시간에 따라 변하는 이종 데이터에 대한 연합 학습을 위한 새로운 분석 프레임워크
Yongxin Guo, Tao Lin 및 Xiaoying Tang
- 평판 메커니즘이 필요한 모든 것: 연합 학습의 협업 공정성과 적대적 견고성
Xinyi Xu 및 Lingjuan Luu
- 국부적으로 생성된 손실에 대한 분할 학습으로 연합 학습 가속화
한동준, Hasnain Irshad Bhatti, 이정문, 문재균
- IID가 아닌 연합 학습
Prashant Khanduri, Pranay Sharma, Haibo Yang, Mingyi Hong, Jia Liu, Ketan Rajawat 및 Pramod K Varshney 를 위한 최적의 샘플 및 통신 복잡성 달성
- 이기종 분산 학습을 위한 양방향 적응형 통신
Dmitrii Avdiukhin, Nikita Ivkin, Sebastian U Stich 및 Vladimir Braverman
- BiG-Fed: 이중 레벨 최적화 향상된 그래프 지원 연합 학습
Pengwei Xing, Songtao Lu, Lingfei Wu 및 Han Yu
- BYGARS: 평판 점수를 사용하는 임의의 수의 공격자가 있는 비잔틴 SGD
Jayanth Regatti, Hao Chen 및 Abhishek Gupta
2f-중복 Nirupam Gupta, Thinh Doan 및 Nitin Vaidya 에서 연합 모델에서 로컬 경사하강법의 비잔틴 결함 허용
- 중첩 코딩 및 연속 디코딩을 통한 통신 및 에너지 효율적인 Slimmable 연합 학습 (전체 텍스트는 저자 요청에 따라 일시적으로 숨김)
백한결, 윤원준, 박지홍, 정소이, 김중헌, 지민규, Mehdi Bennis
- 비-iid 데이터에 대한 심층 신경망의 분산 연합 학습
Edvin Listo Zec, Noa Onoszko, Gustav Karlsson 및 Olof Mogren
- 수직 연합 학습의 재건 공격 방어
Jiankai Sun, Yuanshun Yao, Weihao Gao, Junyuan Xie 및 Chong Wang
- 연합 학습을 위한 다양한 클라이언트 선택: 하위 모듈화 및 수렴 분석
Ravikumar Balakrishnan, Tian Li, Tianyi Zhou, Nageen Himayat, Virginia Smith 및 Jeff Bilmes
- EF21: 새롭고 더 단순하고 이론적으로 더 우수하고 실질적으로 더 빠른 오류 피드백
Peter Richtarik, Igor Sokolov 및 Ilyas Fatkhullin
- Fed-EINI: 연합 학습에서 의사결정 트리 앙상블을 위한 효율적이고 해석 가능한 추론 프레임워크
Xiaolin Chen, Shuai Zhou, Kai Yang, Hao Fan, Zejin Feng, Zhong Chen, Yongji Wang 및 Hu Wang
- 비 IID 그래프에 대한 연합 그래프 분류
Han Xie, Jing Ma, Li Xiong 및 Carl Yang
- 버퍼링된 비동기식 집계를 사용한 연합 학습
John Nguyen, Kshitiz Malik, Hongyuan Zhan, Ashkan Yousefpour, Michael Rabbat, Mani Malek 및 Dzmitry Huba
- Metric Loss를 사용한 연합 학습
박현신, Hossein Hosseini, 윤성락
- 혼합 분포에서 연합 다중 작업 학습
Othmane Marfoq, Giovanni Neglia, Aurélien Bellet, Laetitia Kameni 및 Richard Vidal
- 압축 및 분산 감소
Grigory Malinovsky 및 Peter Richtárik 를 사용한 연합 무작위 재셔플
- FedGNN: 개인 정보 보호 권장 사항을 위한 연합 그래프 신경망
Chuhan Wu, Fangzhao Wu, Yang Cao, Lingjuan Lu, Yongfeng Huang 및 Xing Xie
- FedMix: 연합 학습에서 로컬 방법에 대한 간단하고 커뮤니케이션 효율적인 대안
Elnur Gasanov, Ahmed Khaled, Samuel Horvath 및 Peter Richtarik
- FedNL: 연합 학습에 적용할 수 있는 뉴턴 유형 방법 만들기
Mher Safaryan, Rustem Islamov, Xun Qian 및 Peter Richtarik
FjORD: Ordered Dropout Samuel Horvath, Stefanos Laskaridis, Mario Almeida, Ilias Leontiadis, Stylianos Venieris 및 Nicholas Lane과 함께 이질적인 대상에서 공정하고 정확한 연합 학습
- FlyNN: 초파리 영감 연합 최근접 이웃 분류
Parikshit Ram 및 Kaushik Sinha
- 생성적 이미지를 사용한 그라디언트 반전 이전
전진우, 김재창, 이강욱, 오세웅, 옥정슬
- GRP-FED: 글로벌 정규화된 개인화를 통한 연합 학습의 클라이언트 불균형
해결 Yen-Hsiu Chou, Shenda Hong, Chenxi Sun, Derun Cai, Moxian Song 및 Hongyan Li
- 강력한 연합 학습을 위해 낙오자와 적 모두 다루기
박정욱, 한동준, 최민석, 문재균
- 분산 및 연합 학습의 암시적 기울기 정렬
Yatin Dandi, Luis Barba 및 Martin Jaggi
- 연합 학습의 로컬 적응성: 수렴 및 일관성
Jianyu Wang, Zheng Xu, Zachary Garrett, Zachary Charles, Luyang Liu 및 Gauri Joshi
- 시변 네트워크에서 부드럽고 강하게 볼록한 분산 최적화를 위한 하한 및 최적 알고리즘
Dmitry Kovalev, Elnur Gasanov, Peter Richtarik 및 Alexander Gasnikov
- 연합 학습의 다단계 단계적 일정: 이론 및 실습 연결
Charlie Hou, Kiran Thekumparampil, Giulia Fanti 및 Sewoong Oh
- MURANA: 확률적 분산 감소 최적화를 위한 일반 프레임워크
Laurent Condat 및 Peter Richtárik
- 맞춤형 연합 학습
Siddharth Divi, Yi-Shan Lin, Habiba Farrukh 및 Z Berkay Celik 의 성과 및 공정성을 평가하기 위한 새로운 지표
- OmniLytics: 분산형 머신 러닝을 위한 블록체인 기반 보안 데이터 시장
Jiacheng Liang, Wensi Jiang 및 Songze Li
- 연합 학습을 위한 대규모 코호트 교육
Zachary Charles, Zachary Garrett, Zhouyuan Huo, Sergei Shmulyian 및 Virginia Smith
- 최적 모델 평균화: 맞춤형 협업 학습을 향하여
Felix Grimberg, Mary-Anne Hartley, Sai Praneeth Karimireddy 및 Martin Jaggi
- 강건하고 차등적으로 사적인 평균
추정치 Xiyang Liu, Weihao Kong, Sham Kakade 및 Sewoong Oh
- 부드러움 인식 양자화 기법
Bokun Wang, Mher Safaryan 및 Peter Richtarik
- SpreadGNN: 그래프 신경망을 위한 서버리스 다중 작업 연합 학습
Chaoyang He, Emir Ceyani, Keshav Balasubramanian, Murali Annavaram 및 Salman Avestimehr
- Straggler-Resilient 연합 학습: 통계적 정확성과 시스템 이질성 간의 상호 작용 활용
Amirhossein Reisizadeh, Isidoros Tziotis, Hamed Hassani, Aryan Mokhtari 및 Ramtin Pedarsani
- 누락된 이웃 세대
인 Ke Zhang, Carl Yang, Xiaoxiao Li, Lichao Sun 및 Siu Ming Yiu 와의 하위 그래프 연합 학습
- Byzantine-Robust 클라이언트 가중치
Amit Portnoy, Yoav Tirosh 및 Danny Hendler를 사용한 연합 학습을 향하여
- 연합 학습을 위한 클리핑 이해: 수렴 및 클라이언트 수준 차등 프라이버시
Xinwei Zhang, Xiangyi Chen, Mingyi Hong, Zhiwei Steven Wu 및 Jinfeng Yi
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