ALIGN-FL：連邦学習におけるアーキテクチャに依存しない生成コンポーネント共有による進歩

この研究は、アーキテクチャの独立性と生成コンポーネントの共有に焦点を当て、連邦学習への新しいアプローチを探求しています。その強みは、多様なクライアントアーキテクチャにわたる連邦学習の効率性と堅牢性を向上させる可能性にあります。

• •アーキテクチャに依存しない連邦学習メソッドを提案。
• •不変の生成コンポーネント共有を活用。
• •連邦環境における効率性と堅牢性の向上を目指しています。