一种用于联邦学习的逐元素权重聚合方法
原文约300字/词，阅读约需1分钟。发表于：。该研究介绍了一种基于元素权重聚合的联邦学习方法（EWWA-FL），旨在优化学习性能和加速收敛速度。通过将本地权重聚合到全局模型的个别元素级别，该方法允许每个参与的客户端对学习过程进行元素级贡献，从而提高了全局模型对不同数据集的鲁棒性以及实现了快速收敛。该方法具有灵活性，可以采用各种加权策略，通过全面的实验证明了 EWWA-FL 的先进性，展示了在各种骨干和基准测试中精确度和收敛速度的显著改进。
该研究介绍了一种基于元素权重聚合的联邦学习方法（EWWA-FL），旨在优化学习性能和加速收敛速度。实验证明了该方法在各种测试中的精确度和收敛速度显著改进。
