FedFast: Going Beyond Average for Faster Training of Federated Recommender Systems
超越平均水平更快训练联邦推荐系统idea类似的一篇论文参考博客论文试图解决什么问题该论文试图解决在联邦学习中训练推荐系统的速度和准确性问题。在传统的推荐系统中，用户的个人数据需要上传到集中式服务器进行训练，存在隐私和数据安全的风险。而联邦学习通过在用户设备上本地训练和推理，避免了数据共享和隐私泄露的问题。然而，联邦学习中的训练过程可能会导致用户性能下降、通信负载增加和训练时间延长。因此，该论文旨在