arXiv 机器学习· Konstantinos Ziliaskopoulos, Alexander Vinel, Jiaqi Wang·· 1 天前AI 评分35
FedRSPO+：面向决策聚焦联邦学习的异构感知算法
FedRSPO+: A Heterogeneity-aware Algorithm for Decision-focused Federated Learning
AI 导读
研究人员提出面向决策聚焦联邦学习（DFL）的异构感知框架 FedRSPO+，以解决下游优化目标与可行域异构导致的更新不稳定。该方法基于正则化预测后优化代理 RSPO+，通过投影平滑决策映射来约束决策误差与遗憾值，支持退火模块化训练。在背包问题、最短路径及真实能源定价任务上的实验验证了其协作决策学习的稳定性。
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