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Statistical inference for decentralized federated learning

Jia Gu · Song Xi Chen刊期 2024-12-01 · 卷 52（6）The Annals of Statistics已编入正刊

去中心化联邦学习的统计推断AI 解读

This paper considers decentralized Federated Learning (FL) under heterogeneous distributions among distributed clients or data blocks for the M-estimation. The mean squared error and consensus error across the estimators from different clients via the decentralized stochastic gradient descent algorithm are derived. The asymptotic normality of the Polyak–Ruppert (PR) averaged estimator in the decentralized distributed setting is attained, which shows that its statistical…

检验与推断一般估计
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