Oct, 2023

无线联邦学习与优化

TL;DR使用过空中计算的联邦学习方法,研究了在无线网络上进行联邦学习时由于信道衰落和噪声引起的模型聚合误差,包括收敛性、影响、收敛速率、传输方案和通信效率等方面,并通过仿真验证了理论结论。