Publication

SCAFFOLD Stochastic Controlled Averaging for Federated Learning

Sai Praneeth Reddy Karimireddy
2020
Conference Papers

Résumé

Federated Averaging (FEDAVG) has emerged as the algorithm of choice for federated learning due to its simplicity and low communication cost. However, in spite of recent research efforts, its performance is not fully understood. We obtain tight convergence rates for FEDAVG and prove that it suffers from 'client-drift' when the data is heterogeneous (non-iid), resulting in unstable and slow convergence.

Source officielle

Graph Chat

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.

SCAFFOLD Stochastic Controlled Averaging for Federated Learning

Chattez avec Graph Search

Nanoindentation hardness and modulus of Al2O3-SiO2-CaO and MnO-SiO2-FeO inclusions in iron

Data and scripts for the RaFSIP scheme

Data-driven statistical optimization of a groundwater monitoring network