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Zihan Zhang

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TOOL · CL_227190 · Aug 31 · 04:00

Ampere系统提升分体式联邦学习的效率和准确性

研究人员推出Ampere，一个旨在提高分体式联邦学习（SFL）效率和准确性的新系统。Ampere解决了传统SFL的局限性，传统SFL通常存在通信开销高和非独立同分布（non-IID）数据准确性降低的问题。新系统采用单向块间训练和轻量级辅助网络生成方法，显著降低了设备上的计算和设备-服务器通信。实验表明，与现有的SFL方法相比，Ampere的模型准确性提高了多达11.70个百分点，训练速度提高了18.6倍，通信和计算成本显著降低，并且在…