FedSGM: Neues Framework für komprimiertes, konfigurationsbewusstes Federated
In einer wegweisenden Veröffentlichung präsentiert das Forschungsteam FedSGM, ein einheitliches Framework für federated constrained optimization, das vier zentrale Herausforderungen des Federated Learning (FL) gleichzeitig adressiert: funktionale Einschränkungen, Kommunikationsengpässe, lokale Updates und partielle Client‑Teilnahme.
