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一位压缩感知的通信高效去中心化联邦学习
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于稀疏二进制压缩的通信框架，通过减少分布式训练的通信成本，实现了较低的通信开销。实验结果表明，该框架在不影响传递速度的情况下，每个客户端的通信开销降至3.35GB，对于使用较小计算机网络的情况具有重要意义。
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关键要点
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提出了一种基于稀疏二进制压缩（SBC）的通信框架。
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该框架结合了通信延迟、梯度稀疏化和权重更新编码的方法。
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显著减少了分布式训练的通信成本。
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可以平衡梯度稀疏性和时间稀疏性以适应学习任务需求。
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实验表明，通信开销降至每个客户端3.35GB。
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在不明显降低正向和反向传递速度的情况下实现。
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该框架在使用较小计算机网络时具有重要意义。
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