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machine learning performance
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模型剪枝实现本地化和高效化联邦学习,用于收成预测和数据共享
本文提出一种新的技术解决方案,利用客户端模型的网络修剪和聚合来解决在农业食品领域中数据异构性所带来的问题,该方法可以提高 15.5%至 20%的推理性能,并将本地模型大小减少高达 84%和客户端和服务器之间通信的数据量减少 57.1%至 6
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