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联邦学习中的负载平衡
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了基于信息年龄的调度策略负载度量，解决了调度过程中的公平负载分配、资源利用效率、可扩展性和设备间统计异构数据等挑战。通过分散化的马尔可夫调度策略，实现均衡的工作负载分配，并消除了独立客户决策带来的管理开销。实验证实了该方法的有效性。
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关键要点
- 提出基于信息年龄的调度策略负载度量。
- 解决调度过程中的公平负载分配、资源利用效率和可扩展性等挑战。
- 提出分散化的马尔可夫调度策略，实现均衡的工作负载分配。
- 消除独立客户决策带来的管理开销。
- 通过模拟实验证实方法的有效性。
- 减小负载度量差异促进公平性和提高运营效率。
- 提高学习模型的收敛速度。
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