Auto-FL-Research: Agentische Suche nach Federated-Learning-Algorithmen

Federated-Learning-Forschung hängt oft von vielen kleinen, aber folgenreichen algorithmischen Entscheidungen ab: Optimizer-Varianten, Server-Aggregationsregeln, lokale Trainingsfahrpläne, Normalisierung, Regularisierung und Modellarchitektur. Diese Entscheidungen sind teuer…