Sep, 2019
模型修剪使边缘设备上的联邦学习更高效
Model Pruning Enables Efficient Federated Learning on Edge Devices
Yuang Jiang, Shiqiang Wang, Victor Valls, Bong Jun Ko, Wei-Han Lee...
TL;DR提出了一种新的联邦学习方法 PruneFL,其通过自适应和分布式参数修剪来减少通信和计算开销,并在维持类似于原始模型的准确度的同时,利用全局数据集合进行模型训练。