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Federated Split Learning with Model Pruning and Gradient Quantization in Wireless Networks
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种轻量级的联邦分割学习方案，旨在解决边缘设备在联邦学习中的资源限制问题。通过动态剪枝和量化梯度更新，显著降低了计算和通信开销，实验结果表明在无线网络中有效提升了训练性能。
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关键要点
- 本研究提出了一种轻量级的联邦分割学习方案，旨在解决边缘设备在联邦学习中的资源限制问题。
- 通过动态剪枝客户端模型和量化梯度更新，显著降低了计算开销。
- 随机丢弃激活值的策略减少了通信开销。
- 实验结果表明，该方案在无线网络环境中有效提升了训练性能。
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