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分散式联邦学习的调度和通信方案

💡 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。

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内容提要

本文介绍了一种采用随机梯度下降算法的分散式联邦学习（DFL）模型，用于改善代理网络中的学习性能。实验中测试了三种DFL调度策略的收敛性、准确性和损失，结果显示调度策略对收敛速度和全局模型有影响。

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