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基于解释引导的修剪的通信高效联邦学习用于遥感图像分类
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种层次相关传播的修剪策略，旨在解决遥感图像分类中联邦学习的高通信开销问题，从而提高模型的通信效率和泛化能力。
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关键要点
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本研究提出了一种层次相关传播的修剪策略。
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该策略旨在解决遥感图像分类中联邦学习的高通信开销问题。
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通过引入LRP，能够有效识别和传递最相关的模型参数。
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减少共享模型更新的数量，提高全局模型的泛化能力。
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实验结果表明，该策略显著提升了模型的通信效率和有效性。
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