Efficient Compression and Communication for Prototype-Based Decentralized Learning

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内容提要

本研究提出了一种高效的压缩与通信方法,针对原型基础的去中心化学习。通过双重数据压缩和并行传播,显著降低了冗余和通信负荷,同时保持了学习算法的收敛速度,实验结果表明其在动态学习任务中具有明显优势。

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