Choose Wisely and Privately: Proactive Client Selection for Fair and Efficient Federated Learning

联邦学习通过不传输原始数据的方式实现分布式模型训练，但平均聚合方法受非独立同分布（non-IID）数据的严重影响，导致收敛速度慢和模型精度下降。现有替代方案具有显著的低效性：带有噪声或高度异构数据的客户端贡献了昂贵的梯度计算，这些计算在聚合

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR