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Communication-efficient model pruning for federated learning in mobile edge computing

In the mobile edge computing scenario, the distributed architecture of federated learning allows the edge server and mobile terminals to cooperatively train the deep model, without necessitating sharing of local data across the mobile terminals. While the training process generally consists of multi...

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Dettagli Bibliografici
Autori principali: HU Haifeng, ZHANG Xi, ZHAO Haitao, WU Jiansheng
Natura: Artigo
Lingua:Chinês
Pubblicazione: China InfoCom Media Group 2024-09-01
Serie:物联网学报
Soggetti:
Accesso online:http://www.wlwxb.com.cn/zh/article/doi/10.11959/j.issn.2096-3750.2024.00392/
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