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层次联邦学习中的子模型分割：算法设计与收敛分析
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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
该文介绍了一种新的分层联邦学习方法 - 分层独立子模型训练（HIST），通过将全局模型划分为不相交的子模型，并将它们分布在不同的细胞中来解决分层环境下的计算、存储和通信负担问题。作者证明了 HIST 对于非凸损失函数的收敛行为，并展示了几个属性对性能效率权衡的影响。数值实验验证了 HIST 能够大幅节省通信成本，并实现相同的目标测试准确率。
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关键要点
- 提出了一种新的分层联邦学习方法 - 分层独立子模型训练（HIST）
- HIST 通过将全局模型划分为不相交的子模型来解决计算、存储和通信负担问题
- 证明了 HIST 对于非凸损失函数的收敛行为
- 展示了细胞数量和聚合频率等属性对性能效率的影响
- 数值实验验证了 HIST 能够大幅节省通信成本
- HIST 实现了相同的目标测试准确率
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