拜占庭强健学习的通信压缩：新的高效算法和改进的速率
原文约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过压缩和收敛速率，提出了两种新的拜占庭容错化方法，并证明了它们在非凸和 Polyak-Lojasiewicz 平滑优化问题中具有更好的收敛速率、异构情况下更小的邻域大小以及在过参数化时更能容忍拜占庭节点；同时还开发了带有压缩和误差反馈的第一种拜占庭容错化方法，并推导了这些方法在非凸和 Polyak-Lojasiewicz 平滑情况下的收敛速率，并通过数值实验证明了理论发现。
该研究提出了两种新的拜占庭容错化方法，能够在非凸和 Polyak-Lojasiewicz 平滑优化问题中具有更好的收敛速率、更小的邻域大小以及更能容忍拜占庭节点。同时，还开发了带有压缩和误差反馈的第一种拜占庭容错化方法，并推导了这些方法在非凸和 Polyak-Lojasiewicz 平滑情况下的收敛速率，并通过数值实验证明了理论发现。
