关于FedProx在外推与不精确近端下的收敛性
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了FedExProx在不严格精确条件下的收敛性问题，弥补了先前研究的不足。通过理论分析，本论文展示了在光滑和全局强凸环境下，FedExProx即使在不精确条件下仍可收敛到解的邻域，并且通过控制不精确度的影响，可以提升算法的鲁棒性。这项工作为分布式学习算法提供了重要的理论支持和实用建议。
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。
