Nezentrales Federated Learning: zweite Ordnung verbessert Konvergenz
Dezentrales Federated Learning (DFL) ermöglicht es Geräten, ohne zentralen Server direkt miteinander zu kommunizieren und gemeinsam ein allgemeines Modell zu trainieren. Durch den Austausch von Modellparametern mit bena…