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实体 layer-wise multi-threshold random sketching

layer-wise multi-threshold random sketching

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  1. TOOL · CL_239453 ·

    新的PFL框架使用逐层稀疏化来降低通信成本

    研究人员开发了一个新的个性化联邦学习(PFL)框架,旨在降低通信成本。该方法利用逐层多阈值随机稀疏化,该方法将量化阈值调整到每个模型层的特定统计数据。通过为每层使用多个区间,该方法提供了稀疏化参数的更精细、低比特表示,与现有的单比特压缩技术相比,在通信效率和模型准确性之间取得了更好的权衡。