Robust and Communication-Efficient Federated Learning From Non-i.i.d. Data 論文閱讀筆記
1 Introduction 聯邦學習的訓練過程包括設備下載模型，本地訓練模型，將訓練得到的模型更新或者模型發送到服務端進行聚合.傳輸數據的比特數爲 2 Challenge 在介紹壓縮傳輸數據量的方法前,我們首先介紹會在聯邦學習壓縮傳輸數據方面的挑戰. 數據分佈之間的不平衡和non-iid 數量極大的客戶端 參數服務器進行聚合 部分客戶端參與 電力和存儲受限 因此,用於聯邦學習的通信壓縮算法需要滿
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