TALLOP: Совместная оптимизация местных программ профессиональной подготовки и коммуникации для обучения в условиях нехватки времени

Компьютерные науки > Машинное обучение [представлено 16 октября 2026 года] Название: TALLOP: Совместная оптимизация местного обучения и компрессии для использования в течение определенного времени Федеративной системы изучения HTFML (экспериментальное) резюме: Минимализация времени, необходимого на стенах в целях достижения целевой точности, имеет решающее значение для федерального обучения (ФЛ), когда многие приложения требуют частого обновления моделей по мере изменения распределения данных. Тем не менее, в условиях неоднородности условий медленные клиенты с ограниченными вычислительными и коммуникационными возможностями могут задержать глобальную синхронизацию, что вынуждает клиентов ждать быстрее и увеличивает общее время обучения. В целях смягчения этого эффекта в последние исследования были включены ограничения по времени на круглосуточный период и скорректированная рабочая нагрузка клиентов в пределах имеющегося времени. Однако эти подходы ориентированы главным образом на местные расчеты, в то время как связь может стать одним из основных узких мест в условиях ограниченной связи и стимулировать совместную оптимизацию рабочей нагрузки по подготовке кадров и сжатие средств коммуникации. Хотя в предыдущих исследованиях изучалась такая совместная оптимизация, определение эффективного соотношения между профессиональной подготовкой и связью при фиксированном бюджете на одноразовый период времени по-прежнему сопряжено с трудностями, поскольку результаты моделирования зависят…