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联邦学习通信开销太大?用模型差分压缩与稀疏更新如何有效降低? 联邦学习每一轮训练,客户端需要把完整模型更新或梯度发回服务器。当参数量达到千万甚至亿级时,网络上行带宽会迅速成为瓶颈,训练耗时与流量成本同时飙升。差分压缩的思路是将当前更新与上一轮更新的差值进行量化传输,因为相邻轮次更新高度相关,差值幅度显著小于原始更新。稀疏... 栏目:AI社区 时间:08-26 联邦学习 模型差分压缩 稀疏更新