FedPCD：优先级约束的联邦聚合框架

Yousef Irshaid、Dara Varam 和 Mohamed I. AlHajri 提交论文预印本，提出联邦优化框架 FedPCD。该框架将全局优化目标与客户端保护分离，只做满足客户端性能约束所需的最小修正。 作者称，在异构联邦学习基准上，FedPCD 在所有配置下取得最高全局准确率，并在几乎所有配置下领先 worst-10% 客户端准确率，同时以更少通信轮次达到相当或更优性能。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。