FedFT:通过频率空间变换提高联邦学习的通信性能
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究解决了联邦学习中通信效率低下的问题,提出了一种名为FedFT的方法,该方法利用离散余弦变换(DCT)将模型参数表示为频率空间,从而实现高效压缩并减少通信开销。实验结果表明,FedFT能够显著减少5%至30%的通信开销,同时保持或提高模型的准确性,展示了其在分布式系统中的广泛适用性。
本研究提出了一种名为FedFT的方法,通过离散余弦变换将模型参数表示为频率空间,从而实现高效压缩并减少通信开销。实验证明,FedFT能够显著减少通信开销并保持模型准确性,适用于分布式系统。