OmniISR: A Unified Framework for Centralized and Federated Learning via Intermediate Supervision and Regularization

En 3 lignesOmniISR propose un cadre unifié pour l'apprentissage centralisé et fédéré via supervision intermédiaire et régularisation. Le framework utilise l'information mutuelle pour aligner les décalages de covariables internes et la négative-entropie pour régulariser les prédictions. Convergence O(1/sqrt(T)) garantie théoriquement; réduction de l'écart CL-FL de 22,60% en expériences.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain