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ProFe: Communication-Efficient Decentralized Federated Learning via Distillation and Prototyping
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出ProFe算法，旨在解决去中心化联邦学习中的通信管理和模型聚合问题，降低通信成本40-50%，同时提升模型性能，为DFL应用提供新方案。
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关键要点
- 本研究提出ProFe算法，旨在解决去中心化联邦学习中的通信管理和模型聚合问题。
- ProFe算法结合了知识蒸馏、原型学习和量化技术。
- 该算法显著降低了通信成本，达到40-50%。
- 同时，ProFe算法保持或提升了模型性能。
- 为去中心化联邦学习的实际应用提供了新的解决方案。
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