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Fed-CVLC：变长编码压缩联邦学习通信
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于稀疏通信框架的时间相关稀疏化（TCS）方案，通过寻找联邦学习中连续迭代中使用的稀疏表示之间的相关性，以减少编码和传输的开销，提高测试准确性。
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关键要点
- 介绍了一种基于稀疏通信框架的时间相关稀疏化（TCS）方案。
- 通过寻找联邦学习中连续迭代中稀疏表示之间的相关性，减少编码和传输的开销。
- 提高测试准确性。
- 在CIFAR-10数据集上演示了量化加时间相关稀疏化方法的效果。
- 实现了100倍稀疏化的集中式训练准确性。
- 减少了高达2000倍的通信负载。
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