Stateless distributed Stein variational gradient descent method for Bayesian federated learning

2025-08-11

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AI

DOI：10.1016/j.neucom.2025.131198

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摘要

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• 我们提出了一种无状态的基于粒子的后验分布估计范式，以降低联邦学习系统的维护成本并提高其可扩展性。 • 我们克服了基于粒子的分布估计方法中的计算不稳定问题，并从理论上证明了这一点。 • 我们通过使用平均似然粒子改进了联邦学习服务器中的似然估计方法。

Keyword:

stateless particle-based estimation

federated learning scalability

computational stability

likelihood estimation

averaged likelihood particles