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model size adaptation
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模型修剪使边缘设备上的联邦学习更高效
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。
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5 years ago
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