Cisco（思科）

Robust Federated Learning Under Real-World Client Churn

现实世界客户端流失情况下的鲁棒联邦学习

Dhruv Garg, Neha Lakhani, Debopam Sanyal, Myungjin Lee, Alexey Tumanov, Ada Gavrilovska

机构 * Georgia Tech（佐治亚理工学院） ； Cisco Research（思科研究院） 纠错

AI总结 研究现实世界客户端流失情况下的联邦学习，提出FeLiX框架，通过引入流感知可用性层、新鲜效用选择和信息感知延迟鲁棒聚合三个原语，在实时交互流上最小化达到目标准确率的挂钟时间，相比基线减少挂钟时间和通信带宽。

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