Adaptive Data Admission and Retention for Streaming Federated Learning
تقترح هذه الورقة إطار عمل "الانجراف بالإضافة إلى العقوبة مع قيود نشطة" (ACCDPP) للتعلم الاتحادي المتدفق مع ذاكرة عميل محدودة، والذي يعمل على تحسين قبول البيانات من جانب الخادم والاحتفاظ بالبيانات من جانب العميل بشكل مشترك لتقليل مخاطر التعداد الزائد التراكمية مع تلبية قيود تكلفة أخذ العينات وقيود التخزين المؤقت، محققاً ضمانات ندم دون خطي تم التحقق منها من خلال التجارب.