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RESEARCH · CL_16191 · May 4 · 08:41

FedPLT 通过部分层训练提供资源高效的联邦学习

研究人员推出了一种新颖的联邦学习方法 FedPLT，该方法旨在实现可扩展、资源高效且能适应异构环境。该方法仅在单个客户端上训练模型的特定层，并根据客户端的计算和通信能力进行定制。FedPLT 旨在实现与完整模型训练相媲美的性能，同时显著减少每个客户端的可训练参数数量，有望克服去中心化机器学习中的通信和计算开销。