AutoFLIP是一种自动联邦学习方法，利用知情剪枝在本地客户端和全局服务器中动态剪枝和压缩深度学习模型。实验证明AutoFLIP在强非独立同分布数据的场景中有显著改进，处理计算约束并实现更好的全局收敛能力。

基於信息修剪的自動聯邦學習
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