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The Trade-off Between Accuracy and Communication Cost in Federated Learning
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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
本文提出了一种新协议，通过将网络权重编码为可训练参数，联邦学习的通信成本降低了34倍，显著提高了效率。
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关键要点
- 本文提出了一种新协议，旨在解决联邦学习中的高通信成本问题。
- 通过将网络权重编码为可训练参数，实现了34倍的通信成本降低。
- 研究表明，选择较小的参数向量可以在保持相同准确性的同时显著减少通信成本。
- 该协议为联邦学习的效率提升提供了理论依据和实践应用的可能性。
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