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。
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。
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