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计算-更新联邦学习：一种晶格编码方法
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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，实现了在全局轮次中的最小收敛时间。评估了量化误差对收敛时间的影响，并提供了模型准确性与执行时间的平衡。该方法可以加速收敛速度，并为选择量化误差容忍度提供见解。
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关键要点
- 研究通过量化本地模型参数来减少联邦学习的收敛时间。
- 利用随机量化对FL算法的收敛性进行了分析。
- 综合优化计算、通讯资源和量化比特数，以确保最小收敛时间。
- 评估量化误差对收敛时间的影响。
- 揭示模型准确性与执行时间之间的平衡。
- 所提出的方法加速了收敛速度，并提供了量化误差容忍度的选择见解。
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