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联邦学习的通信效率优化论文

摘要：

随着大数据和人工智能技术的快速发展，联邦学习作为一种新的机器学习范式，在保护用户隐私的同时，实现了数据的集中学习和模型共享。然而，联邦学习在通信效率方面存在一定的局限性，影响了其应用效果。本文针对联邦学习的通信效率优化问题，从算法、网络和系统三个层面进行分析，提出了一系列优化策略，旨在提高联邦学习的通信效率，为联邦学习在实际应用中的推广提供理论支持和实践指导。

关键词：联邦学习；通信效率；优化策略；算法；网络；系统

一、引言

（一）联邦学习背景及意义

1.内容一：联邦学习的兴起与发展

1.1联邦学习的定义：联邦学习是一种分布式机器学习技术，允许参与学习的