BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-10-23T00:00:00Z

Enhancing Federated Learning Convergence with Dynamic Data Queue and Data Entropy-based Participant Selection

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内容提要

本研究提出了一种新方法，通过动态数据队列和数据熵驱动的参与者选择，解决联邦学习中设备数据不独立分布带来的统计复杂性问题，从而提高模型的收敛性和准确性。

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标签

动态数据队列 参与者选择 数据熵 模型收敛性 联邦学习