Il Federated Learning contribuisce a ridurre i tempi di apprendimento evitando l’addestramento su un’enorme massa di dati centralizzati. Tuttavia, basse capacità di calcolo o condizioni di rete sfavorevoli possono peggiorare i tempi di convergenza, riducendo così l’accuratezza e le prestazioni complessive del processo di apprendimento.In questo lavoro proponiamo un framework per il deployment di client...Read More