FRAIN训练：一种快速可靠的去中心化联邦学习解决方案

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本文提出了一种新异步联邦学习方法FRAIN，旨在解决数据异构性和更新陈旧性问题。FRAIN通过快速同步策略和球面线性插值有效整合客户更新，提升模型稳定性，尤其在恶劣环境下表现优于传统方法。

FRAIN 异步联邦学习数据异构性模型稳定性球面线性插值联邦学习解决方案

原文中文，约300字，阅读约需1分钟。