arXiv cs.LG· Honoka Anada, Yafei Ou, Shinya Takamaeda-Yamazaki·· 15 天前AI 评分28
TALLOP：时间受限联邦学习中本地训练与通信压缩的联合优化
TALLOP: Joint Optimization of Local Training and Communication Compression for Time-Constrained Federated Learning
AI 导读
研究人员提出了面向时间受限联邦学习的联合优化框架 TALLOP，用于在每轮时间预算下权衡本地训练负载与通信压缩。该方案通过 LENS 利用早期小批量损失轨迹预测训练损失，并通过 CLEN 压缩误差模型评估压缩退化，从而选择让压缩后损失最小的分配方案。在异构联邦学习环境下的实验表明，TALLOP 相比仅优化本地训练或两者均不优化的方法，能取得有竞争力或更优的目标精度耗时。
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