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本发明公开了一种基于动态本地训练和梯度压缩策略的联邦学习方法。在模型训练时动态调整本地训练策略中终端与中心服务器之间的通信间隔，同时在每次通信时动态调整梯度压缩的量化比特数和稀疏化程度，通过以上方式降低通信开销。本发明能够解决联邦学习中通信...
该专利属于东南大学所有，仅供学习研究参考，未经过东南大学授权不得商用。

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