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异构设备上异步联邦学习的实证分析：效率、公平性和隐私权衡
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究分析了异构设备在联邦学习中的效率与隐私挑战，比较了FedAvg与FedAsync方法，发现异步方法虽然加快收敛速度，但会增加隐私损失和公平性问题。
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关键要点
- 本研究分析了异构设备在联邦学习中的效率与隐私挑战。
- 比较了FedAvg与FedAsync方法。
- 异步方法加快了收敛速度，但增加了隐私损失和公平性问题。
- 研究首次通过实际测试床比较了同步与异步联邦学习的效率、公平性和隐私之间的权衡。
- 异步方法可以实现高达10倍的收敛加速。
- 高端设备的隐私损失和公平性问题加剧。
- 需要根据客户端能力和参与动态优化聚合和隐私机制。
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