关于FedProx在外推与不精确近端下的收敛性

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-10-02T00:00:00Z

本研究解决了FedExProx在不严格精确条件下的收敛性问题，弥补了之前的不足。理论分析表明，在光滑和全局强凸环境下，即使不精确，FedExProx仍能收敛到解的邻域。通过控制不精确度，可以增强算法的鲁棒性，为分布式学习提供理论支持和实用建议。