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| 一种带压缩和动量步的联邦学习算法CSCD | |
| 引用本文： | 贾泽慧董萍杜俊辉.一种带压缩和动量步的联邦学习算法CSCD[J].高等学校计算数学学报,2022(1):64-81. |
| 作者姓名： | 贾泽慧董萍杜俊辉 |
| 作者单位： | 1.南京信息工程大学数学与统计学院210044; |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(No.11801279)；江苏省自然科学基金项目(BK20180782). |
| 摘 要： | 1引言联邦学习(Federated Learning)是一种分布式学习范式,这一概念自2016年被谷歌研究院提出以来就一直受到广泛的关注和研究;.本文研究的是联邦学习中存在的一类优化问题,该优化问题可以抽象成。 |
| 关 键 词： | 谷歌 学习算法 学习范式 带压缩 优化问题 联邦 分布式 |
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