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国内刊号：44-1240/TP
国际刊号：1000-8152
发布日期:
作者：周治威,刘为凯,钟小颖
单位：武汉工程大学,武汉工程大学,武汉工程大学
关键词：联邦学习; 自适应量化;权重复用;通信成本
基金：湖北省教育厅科学技术研究计划重点项目(D20131503)
针对联邦学习训练过程中通信资源有限的问题,本文提出了两种联邦学习算法:自适应量化权重算法和权重复用控制算法,前者对权重的位数进行压缩,减少通信过程中传输的比特数,算法在迭代过程中,自适应调整量化因子,不断减少量化误差;后者能阻止不必要的更新上传,从而减少上传的比特数.基于标准检测数据集Mnist和Cifar10，在CNN和MLP网络模型上做了仿真模拟,实验结果表明,与典型的联邦平均算法相比,提出的算法降低了75%以上的通信成本.
来源：2022年第10期
《控制理论与应用》期刊编辑部
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