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多跳联邦学习中的稀疏增量聚合
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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
本文研究了联邦学习在多跳通信设置中的应用，通过增量聚合方法改善通信效率，提出了几种相关稀疏化方法，并通过数值结果展示了这些算法在减少收敛性问题的情况下，相比常规路由和最先进的稀疏增量聚合方法，提高了15倍和11倍的通信效率。
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关键要点
- 本文研究了联邦学习在多跳通信设置中的应用。
- 通过增量聚合方法改善通信效率。
- 提出了几种相关稀疏化方法。
- 数值结果显示这些算法在减少收敛性问题的情况下，通信效率提高了15倍。
- 相比常规路由和最先进的稀疏增量聚合方法，通信效率提高了11倍。
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