FedBWO：提升联邦学习中的通信效率

本研究解决了联邦学习中由于资源受限设备导致的传输能力不足问题。通过引入联邦黑寡妇优化（FedBWO）技术，该方法仅传输性能得分而非本地模型权重，从而显著减少通信数据量。实验结果表明，FedBWO能够使全局模型的准确率平均提高21%，并显著降低通信成本。

本研究提出了一种联邦黑寡妇优化（FedBWO）技术，以解决资源受限设备的传输能力不足问题。该方法仅传输性能得分，从而减少通信数据量，实验结果显示准确率提高了21%，通信成本显著降低。