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异构数据上顺序联邦学习的收敛性分析
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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
该文介绍了一种半联合学习（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。实验结果显示，所提出的 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
- 提出了一种半联合学习（SemiFL）范式，结合基站和设备的计算能力。
- 实现了集中式学习（CL）和联邦学习（FL）的混合实施。
- 设计了一种新颖的收发器结构，提高了通信效率。
- 证明了 FL 和 CL 是 SemiFL 的特例。
- 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。
- 提供了解析解。
- 在两个真实数据集上的广泛模拟实验结果证实了理论分析。
- 所提出的 SemiFL 在 MNIST 数据集上取得了 3.2% 的准确度提高。
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