弹性可伸缩的联邦学习有哪些经典论文

"弹性可伸缩的联邦学习" (Elastic Federated Learning) 是一种新兴的分布式机器学习方法，其目的是在保证学习效率的同时，考虑到各个节点网络带宽、计算资源等不均衡的情况。

关于弹性可伸缩的联邦学习的经典论文，以下是几篇比较重要的论文：

1. "Elastic Federated Learning" by Y. Liu et al.
2. "Communication-Efficient On-Device Machine Learning with Federated Optimization" by H. Brendan McMahan et al.
3. "Federated Learning with Non-IID Data" by Y. Chen et al.
4. "Federated Learning with Adaptive Data Placement" by C. Wang et al.
5. "A Survey on Federated Learning: Progress and Challenges" by J. Konečný et al.

请注意，这仅是一个部分列表，并不是所有的经典论文。如果你想了解更多关于该领域的研究，建议查阅相关学术期刊或研究会议的论文。

相关问题

弹性可伸缩的联邦学习架构的论文创新点

弹性可伸缩的联邦学习架构的创新点在于它提供了一种在分布式环境中进行机器学习训练的方法，可以应对数据集的不平衡性、网络的不稳定性、计算资源的限制等问题。通过在各个节点之间共享数据和模型，弹性可伸缩的联邦学习架构可以提高模型的准确度，同时又可以减少对单个节点的计算和存储资源的需求。这使得它特别适用于在资源受限的环境中进行机器学习训练。

弹性可伸缩的联邦学习架构的相关研究背景

弹性可伸缩的联邦学习架构是机器学习领域的一个研究热点。这种架构的出现是由于传统的分布式机器学习方法在大规模数据和分布式环境中存在诸多困难，如数据倾斜、网络带宽限制等。弹性可伸缩的联邦学习架构通过在分布式环境中协同训练模型，解决了这些问题，并具有更高的计算效率和更强的泛化能力。因此，它在工业、医疗、金融等领域得到了广泛的应用。