Учеба на основе персонального обучения с использованием данных Driven Laplasian

arXiv:2505.075775v3 Annualce Type: заменить резюме: Personalization рассматривает одну из определяющих проблем в области федерального обучения: статистическую неоднородность среди клиентов. Мы показываем, что различия между идеальными личностными моделями двух клиентов могут быть ограничены разницей в их распределении. Исходя из этого, мы предлагаем Карулу — метод упорядочения данных, который ограничивает различия между разными моделями клиентов в зависимости от их распределительных различий. Сходство в распределении измеряется с использованием суррогата для 1-го расстояния Вассерштейна, адаптированного к федеративным условиям, что позволяет использовать метод адаптации к чрезвычайно сложным взаимоотношениям между клиентами, которые подходы на основе жесткой группировки могут не восстановиться. Мы предлагаем приблизительно прогнозируем стохастический алгоритм градиента для решения возникшей в результате проблемы ограниченной оптимизации и докажем, что он сходится со скоростью 0(1/K) долларов по соседству с неподвижной точкой.