去中心化联邦学习革新计算机视觉，提升效率

本文介绍了一种开创性的去中心化联邦学习 (DFL) 方法，这是一种服务器端方法，可显著改善设备之间的协作。通过利用二阶信息，所提出的技术有望在泛化局部模型方面取得重大进展，这可能导致在各种计算机视觉任务中实现更快的收敛和降低通信成本。

• •该研究侧重于解决 DFL 中的数据和模型异质性问题。
• •一种新颖的聚合方法利用二阶信息进行可靠的模型更新。
• •实验表明，在计算机视觉中具有强大的泛化能力和降低通信开销。