SPARK: 通过分阶段投影NTK和加速正则化实现高效的去中心化学习

该论文提出了SPARK，一种用于通信高效的去中心化学习的新方法。 它利用分阶段投影神经网络切线核 (NTK) 和加速正则化技术来提高去中心化设置中的性能，是对分布式人工智能研究的重大贡献。

• •SPARK 侧重于提高去中心化学习场景中的通信效率。
• •它利用分阶段投影NTK和加速正则化。
• •该论文是一项研究成果，可能旨在提高分布式机器学习的性能。