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。
➡️

继续阅读