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约束速率的量化用于通信高效的联邦学ä¹
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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
本文研究了在上传之前对本地模型参数进行量化，以减少联邦学习的收敛时间。通过随机量化和综合优化计算、通讯资源和量化比特数，保证了最小收敛时间和能源、量化误差的要求。该方法加速了收敛速度，并为选择量化误差容忍度提供了见解。
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关键要点
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研究通过在上传之前对本地模型参数进行量化，最小化联邦学习的总收敛时间。
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利用随机量化对FL算法的收敛性进行了分析。
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综合优化计算、通讯资源和量化比特数，以保证最小收敛时间。
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满足能源和量化误差的要求。
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评估量化误差对收敛时间的影响，揭示模型准确性与及时执行之间的平衡。
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所提出的方法加速了收敛速度，提供了量化误差容忍度选择的见解。
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