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半联邦学习：混合学习框架的收敛分析与优化
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文提出了半联合学习（SemiFL）范式，将基站和设备的计算能力结合起来，实现集中式学习和联邦学习的混合实施。通过设计一种新颖的收发器结构，提高了通信效率。实验结果表明，SemiFL 在 MNIST 数据集上取得了 3.2% 的准确度提高。
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关键要点
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提出了半联合学习（SemiFL）范式，结合基站和设备的计算能力。
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实现了集中式学习（CL）和联邦学习（FL）的混合实施。
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设计了一种新颖的收发器结构，提高了通信效率。
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证明了 FL 和 CL 是 SemiFL 的特例。
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通过联合优化发送功率和接收波束形成器来减小最优性差距。
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提供了解析解。
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在 MNIST 数据集上，SemiFL 取得了 3.2% 的准确度提高。
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