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集群挤压：跨设备联邦学习中每个集群超过一个通信轮
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
CPFL提出了一种新的学习方法，通过将网络划分为较小的分区或队列，每个队列独立地使用FL来培训全局模型，然后使用知识蒸馏和无标签的数据集将各队列生成的模型统一起来。实验结果显示，CPFL在减少训练时间和资源使用方面具有优势。
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关键要点
- CPFL提出了一种新的学习方法，通过将网络划分为较小的分区或队列。
- 每个队列独立地使用FL来培训全局模型，直到收敛。
- 使用知识蒸馏和无标签的数据集将各队列生成的模型统一起来。
- 在CIFAR-10数据集上进行实验，研究队列数量、模型准确性、训练时间和资源之间的平衡。
- 与传统FL相比，CPFL在四个队列、非IID数据分布和CIFAR-10的情况下，减少了约1.9倍的训练时间和约1.3倍的资源使用。
- CPFL方法仅导致微小的测试准确率下降。
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