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基于分布式深度强化学习的梯度量化在联邦学习启用的车载边缘计算中的应用
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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
本文旨在通过量化本地模型参数，最小化联邦学习的总收敛时间。利用随机量化对FL算法进行收敛分析，优化计算、通讯资源和量化比特数，满足能源和量化误差的要求。方法可加速收敛速度，提供量化误差容忍度的选择。
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关键要点
- 通过量化本地模型参数，最小化联邦学习的总收敛时间。
- 利用随机量化对FL算法进行收敛分析，优化计算、通讯资源和量化比特数。
- 确保在所有全局轮次中的最小收敛时间，同时满足能源和量化误差的要求。
- 评估量化误差对收敛时间的影响，揭示模型准确性与及时执行之间的平衡。
- 所提出的方法加速收敛速度，并提供量化误差容忍度的选择。
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