概念服务器动量
服务器动量
联邦学习中聚合更新的加权历史机制，通常以指数移动平均实现，用于平滑训练轨迹和减少客户端数据异构带来的震荡。
时间轴 (近 90 天)
11月2日
服务器动量是聚合更新的加权历史机制，通常以指数移动平均（EMA）形式实现：服务器在每轮聚合后不直接采用当前轮的平均梯度，而是将其与上一轮的模型参数按一定权重混合。
待验证50%
11月2日
对于编码器角色，RASO保留服务器动量，以稳定编码器的适应过程，即使某些模态在部分客户端中缺失。
待验证50%
联邦学习中聚合更新的加权历史机制，通常以指数移动平均实现，用于平滑训练轨迹和减少客户端数据异构带来的震荡。
服务器动量是聚合更新的加权历史机制，通常以指数移动平均（EMA）形式实现：服务器在每轮聚合后不直接采用当前轮的平均梯度，而是将其与上一轮的模型参数按一定权重混合。
对于编码器角色，RASO保留服务器动量，以稳定编码器的适应过程，即使某些模态在部分客户端中缺失。