本研究提出了一个带宽感知的压缩框架，解决了联邦学习中的性能下降和延迟问题。通过动态调整压缩比和引入参数掩码，提升了模型准确性和收敛速度。
本研究提出了一个带宽感知的压缩框架。
该框架解决了联邦学习中的性能下降和延迟问题。
通过动态调整压缩比，提升了模型准确性。
引入参数掩码，进一步提高了模型的收敛速度。
模型准确性最大提升达13%。
为未来的通信高效联邦学习研究奠定了基础。
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