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Collaborative Distributed Federated Learning with Parallel Training and Aggregation
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内容提要
本研究提出了一种新的协作分布式联邦学习方案，通过将模型分为三部分，实现客户端和服务器的并行训练与聚合，显著降低了计算和通信负担，提高了模型准确性。实验结果表明，该方案优于现有方法。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的协作分布式联邦学习方案。
- 模型被分为三部分，实现客户端和服务器的并行训练与聚合。
- 该方案显著降低了计算和通信负担。
- 提高了模型的准确性。
- 实验结果表明，该方案优于现有方法。
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