基于投票共识模型压缩的网络内联合学习加快方法

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内容提要

该研究提出了一种新的联邦学习框架,通过发送全局梯度估计的加速模型来改进服务器端聚合步骤的稳定性。实证研究证明该方法在精度和通信效率方面相对于现有方法具有显着性能优势。

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