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Communication-Efficient Federated Learning Based on Explanation-Guided Pruning for Remote Sensing Image Classification
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内容提要
本研究提出了一种基于解释引导修剪的通信高效联邦学习方法，旨在降低遥感图像分类中的通信开销。通过层次相关传播策略，识别并传递最相关的模型参数，从而减少模型更新数量，提高全局模型的泛化能力。实验结果表明，该方法显著提升了通信效率和模型有效性。
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关键要点
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本研究提出了一种基于层次相关传播的解释引导修剪策略，旨在降低遥感图像分类中的通信开销。
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该方法通过识别和传递最相关的模型参数，减少了模型更新的数量。
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引入的策略提高了全局模型的泛化能力。
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实验结果显示，该方法显著提升了通信效率和模型有效性。
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