Federated Learning är en maskininlärningsmiljö där målet är att träna en högkvalitativ centraliserad modell med träningsdata som distribueras över ett stort antal kunder med opålitliga och relativt långsamma nätverksanslutningar. Vi överväger att lära algoritmer för denna inställning där varje klient på varje runda självständigt beräknar en uppdatering till den nuvarande modellen baserat på sina lokala data, och kommunicerar denna uppdatering till en central server, där kundsidan uppdateringar aggregeras för att beräkna en ny global modell. De typiska kunderna i denna miljö är mobiltelefoner, och kommunikation effektivitet är av yttersta vikt. I detta dokument föreslår vi två sätt att minska kostnaderna för upplänkskommunikation. De föreslagna metoderna utvärderas vid tillämpning av utbildning av ett djupt neuralt nätverk för att utföra bildklassificering. Vårt bästa tillvägagångssätt minskar den uppladdningskommunikation som krävs för att träna en rimlig modell med två storleksordningar.
Konecn m.fl. föreslagna Federated Learning vars mål är att utbilda en högkvalitativ centraliserad modell medan utbildningsdata fortfarande distribueras över ett stort antal kunder REF.
Federated Learning: Strategies for Improving Communication Efficiency
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}