分散式联邦学习的调度和通信方案

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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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