arXiv cs.LG· Safwan Labbi, Paul Mangold, Eric Moulines·· 3 小时前AI 评分12
PF-LSA：联邦LSA兼顾线性加速与个性化
Best of Both Worlds in Federated LSA: Speedup When Possible, Personalization Always
AI 导读
研究者提出PF-LSA，一种将各智能体本地随机更新与全局平均更新混合的极简算法，用于个性化联邦线性随机逼近（LSA）。该算法无需预先知道异构程度，即可在所有场景下收敛到各智能体的个性化解，并在学习问题足够相似时实现智能体数量的线性加速，且相比标准联邦方法不增加额外计算成本。
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