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  1. TOOL · CL_206471 ·

    新的ASCEND框架通过自适应压缩优化联邦学习

    研究人员开发了ASCEND，一种用于联邦知识蒸馏（FedKD）的新型框架，解决了通信开销和模型异构性问题。该方法允许各个客户端从一组选项中选择最佳压缩策略，该问题被表述为一个随机多臂老虎机问题。ASCEND旨在平衡本地训练改进、全局知识对齐和执行时间，在保持具有竞争力的准确性的同时，显著减少了通信和训练时间。