arXiv 机器学习· Honoka Anada, Yafei Ou, Shinya Takamaeda-Yamazaki·· 4 小时前AI 评分30
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方案 TALLOP，在每轮时间预算内协同优化本地训练工作负载与通信压缩。该方案利用 LENS 预测不同计算预算下的训练损失，并通过 CLEN 模型评估通信压缩带来的性能退化，以此选取使压缩后损失最小的资源分配。异构环境实验显示，相比仅优化本地训练或均不优化的基线方法，TALLOP 实现了具有竞争力或更优的达到目标精度所需时间。
来源：arXiv 机器学习 · arxiv.org