「cs.DC」カテゴリーアーカイブ

Asynchronous Federated Stochastic Optimization with Exact Averaging for Heterogeneous Local Objectives

投稿日: 2024年5月17日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーテッド ラーニング (FL) は、中央サーバーの調整の下、複数の … 続きを読む →

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Automated Federated Learning via Informed Pruning

投稿日: 2024年5月17日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーテッド ラーニング (FL) は、ローカル データを交換すること … 続きを読む →

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SA-FedLora: Adaptive Parameter Allocation for Efficient Federated Learning with LoRA Tuning

投稿日: 2024年5月16日 作成者: jarxiv

要約 転移学習による大規模な事前トレーニング済みモデルの微調整は、幅広い下流タス … 続きを読む →

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Federated Full-Parameter Tuning of Billion-Sized Language Models with Communication Cost under 18 Kilobytes

投稿日: 2024年5月16日 作成者: jarxiv

要約 事前トレーニングされた大規模言語モデル (LLM) は、自然言語命令に対す … 続きを読む →

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Dual-Segment Clustering Strategy for Federated Learning in Heterogeneous Environments

投稿日: 2024年5月16日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーテッド ラーニング (FL) は、ネットワークのパラメータまたは … 続きを読む →

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Real-World Federated Learning in Radiology: Hurdles to overcome and Benefits to gain

投稿日: 2024年5月16日 作成者: jarxiv

要約 目的: Federated Learning (FL) により、データをロ … 続きを読む →

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Drift Detection: Introducing Gaussian Split Detector

投稿日: 2024年5月15日 作成者: jarxiv

要約 最近の研究により、さまざまなドリフト検出器が生み出されました。 ただし、優 … 続きを読む →

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Byzantine-Resilient Secure Aggregation for Federated Learning Without Privacy Compromises

投稿日: 2024年5月15日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーテッド ラーニング (FL) は、大規模な機械学習において大きな … 続きを読む →

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Hierarchical Resource Partitioning on Modern GPUs: A Reinforcement Learning Approach

投稿日: 2024年5月15日 作成者: jarxiv

要約 GPU ベースの異種アーキテクチャは現在、HPC クラスターで一般的に使用 … 続きを読む →

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A 4D Hybrid Algorithm to Scale Parallel Training to Thousands of GPUs

投稿日: 2024年5月15日 作成者: jarxiv

要約 大量の通信、特に集団操作は、10 億パラメータのニューラル ネットワークの … 続きを読む →

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