Vi presenterar ett ögonblicks federerat lärande, där en central server lär sig en global modell över ett nätverk av federerade enheter i en enda kommunikationsrunda. Vår infallsvinkel på ensembleinlärning och kunskapsaggregation ger en genomsnittlig relativ vinst på 51,5 % i AUC jämfört med lokala baslinjer och ligger inom 90,1 % av det (ouppnåeliga) globala idealet. Vi diskuterar dessa metoder och identifierar flera lovande riktningar för det framtida arbetet.
Senare föreslog REF oneshot Federated Learning (FL) där master noden lär sig modellen efter en enda kommunikationsrunda.
One-Shot Federated Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}