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E-3SFC: Communication-Efficient Federated Learning with Double-way Feature Synthesis
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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E-3SFC方法，以解决联邦学习中因模型规模增加而导致的通信负担问题。通过双向压缩和动态通信预算调度，E-3SFC显著提高了压缩效率，降低了通信成本，提升了通信效率。
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关键要点
- E-3SFC方法旨在解决联邦学习中因模型规模增加而导致的通信负担问题。
- 该方法通过双向压缩和动态通信预算调度来提高压缩效率。
- E-3SFC显著降低了通信成本，研究表明通信成本降低了111.6倍。
- 在保持模型性能的同时，E-3SFC提升了联邦学习的通信效率。
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