arXiv stat.ML· Ekkehard Schnoor, Malik Tiomoko, Alexander Jung·· 19 天前AI 评分26
基于广义全变差最小化的最小二乘联邦学习高维分析
A Large-Dimensional Analysis of Least-Squares Federated Learning via Generalized Total Variation Minimization
AI 导读
研究人员针对去中心化网络中基于广义全变差最小化（GTVMin）的最小二乘联邦学习开展了高维理论分析。该研究利用随机矩阵理论工具，证明了在任意网络结构下全局 GTVMin 解的 Lipschitz 观测值在高维环境中均表现出集中性。
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