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不完善通信信道上的分散式联邦学习
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究分析了不完美通信渠道对分散式联邦学习（D-FL）的影响，并确定了每轮训练的最佳本地汇总次数。实验证实了收敛分析，并在图像分类任务中确定了最佳的本地汇总次数。结果显示，具有最佳本地汇总次数的D-FL可以提高10%以上的训练准确性。
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关键要点
- 本研究分析了不完美通信渠道对分散式联邦学习（D-FL）的影响。
- 确定了每轮训练的最佳本地汇总次数，以适应网络拓扑和不完美通道。
- 过多的本地汇总可能会积累通信错误并降低收敛性。
- 分析了基于偏差的 D-FL 的收敛上限，并通过最小化该上限确定最佳本地汇总次数。
- 实验证实了收敛分析，并在图像分类任务中确定了最佳的本地汇总次数。
- 结果显示，具有最佳本地汇总次数的 D-FL 可以提高 10% 以上的训练准确性。
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