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分散联邦学习：在信息共享不完善情况下的模型更新跟踪
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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
提出了一种新颖的分散噪声模型更新跟踪联邦学习算法 (FedNMUT)，该算法在存在反映不完善信息交换的噪声通信通道的情况下高效运行。FedNMUT 优先考虑参数共享和噪声纳入，以增加去中心化学习系统对噪声通信的抵抗能力。
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关键要点
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提出了一种新颖的分散噪声模型更新跟踪联邦学习算法 (FedNMUT)。
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FedNMUT 在噪声通信通道中高效运行，反映不完善信息交换。
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该算法使用梯度跟踪来最小化数据异质性的影响和通信开销。
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FedNMUT 将噪声纳入参数中，以模拟噪声通信通道的条件。
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通过通信图拓扑实现客户端之间的一致性。
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优先考虑参数共享和噪声纳入，以增强去中心化学习系统的抗噪声能力。
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理论和实证验证显示，FedNMUT 的性能优于现有最先进方法和传统参数混合方法。
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证明了所提算法在去中心化学习框架中抵消通信噪声的负面影响的能力。
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