压缩感知的无线联邦学习:是否需要稀疏化?

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内容提要

本文介绍了一种基于UMAirComp框架的边缘联邦学习方式,可以利用模拟波束成形上传本地模型参数并更新全局模型参数,降低通信延迟和成本。同时提出了低复杂度大规模优化算法,并在边缘联邦学习系统中获得较小的误差。测试表明,UMAirComp系统对于自主驾驶任务更加敏感。

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