BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-10-05T00:00:00Z 联邦学习中哪种模式更好？集中式还是分散式 💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本文研究了CFL和DFL在平滑非凸目标上的推广效果，发现CFL优于DFL，部分参与在CFL中优于全参与，DFL需要避免性能崩溃的拓扑要求。作者进行了大量实验验证了理论分析的有效性。 🎯 关键要点 集中式联邦学习（CFL）在平滑非凸目标上优于分散式联邦学习（DFL）。 部分参与在CFL中表现优于全参与。 DFL需要避免性能崩溃的拓扑要求。 进行了大量实验以验证理论分析的有效性。 🏷️ 标签 CFL DFL 平滑非凸目标 性能崩溃 联邦学习 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
