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【源自趙宏鑫動態(tài)】

題目：用于高效通信聯(lián)邦學(xué)習(xí)的動態(tài)單步合成特征壓縮

作者：劉鑫，張翼英等

會議：CISCE 2025

摘要：聯(lián)邦學(xué)習(xí)（Federated Learning, FL）通過分布式訓(xùn)練保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，但高通信開銷限制了其在資源受限環(huán)境中的應(yīng)用。本文提出了一種通信高效的聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法—動態(tài)單步合成特征壓縮（Dynamic Single-Step Synthetic Features Compressor, D-3SFC），通過單步優(yōu)化生成小型合成數(shù)據(jù)集，并結(jié)合梯度幅值、客戶端異質(zhì)性和訓(xùn)練損失動態(tài)調(diào)整樣本數(shù)量，以在低通信成本下保持模型性能。D-3SFC在客戶端異質(zhì)性感知的基礎(chǔ)上，采用加權(quán)梯度聚合和動量更新，進(jìn)一步提升Non-IID場景的收斂穩(wěn)定性。實(shí)驗(yàn)基于MLP和MNISTNet模型，在MNIST和FMNIST數(shù)據(jù)集上進(jìn)行，Dirichlet參數(shù)α=1.0模擬高異質(zhì)性場景。結(jié)果表明，D-3SFC相較FedAvg通信成本降低85.6倍，服務(wù)器精度分別達(dá)90.03%和85.63%，優(yōu)于SignSGD、Top-K和FedSynth等基線方法，余弦相似度達(dá)0.89。其單步優(yōu)化設(shè)計(jì)顯著降低計(jì)算復(fù)雜度，適合低資源設(shè)備，為通信高效聯(lián)邦學(xué)習(xí)提供了一種新穎且實(shí)用的解決方案。