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通过层次训练和深度丢弃解决资源受限条件下的联邦学习
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究发现，将联邦学习框架应用于更深的神经网络时，性能会显著下降，主要原因是由于不同客户端模型之间的不一致性逐步积累，称为“发散累积”。提出了减少发散的技术指南，如使用更宽的模型和减少接受场，这些方法可以大大提高联邦学习在更深层次上的准确性。
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关键要点
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研究发现联邦学习框架在更深神经网络中的性能显著下降。
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性能下降的主要原因是不同客户端模型之间的不一致性逐步积累，称为'发散累积'。
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提出了减少发散的技术指南，包括使用更宽的模型和减少接受场。
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这些方法可以大大提高联邦学习在更深层次上的准确性。
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