基于Z-Score動(dòng)態(tài)壓縮的高效聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法

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摘 要：聯(lián)邦學(xué)習(xí)作為一種具有隱私保護(hù)的新興分布式計(jì)算范式，在一定程度上保護(hù)了用戶隱私和數(shù)據(jù)安全。然而，由于聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)中客戶端與服務(wù)器需要頻繁地交換模型參數(shù)，造成了較大的通信開銷。在帶寬有限的無線通信場景中，這成為了限制聯(lián)邦學(xué)習(xí)發(fā)展的主要瓶頸。針對這一問題，提出了一種基于Z-Score的動(dòng)態(tài)稀疏壓縮算法。（剩余13575字）