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TOOL · CL_82521 · Jun 10 · 04:00

新的QSplitFL框架优化联邦学习分层点

研究人员开发了QSplitFL，一个使用深度Q学习优化联邦学习中分层点的新框架。与之前关注模型权重的旧方法不同，该方法考虑了客户端硬件能力，如CPU使用率和内存。QSplitFL旨在通过在各种数据集和模型架构上进行的实验证明，提高具有异构设备的联邦学习场景下的收敛速度和准确性。