無線通信型連合学習におけるタイムリーなパラメータ更新

この記事は、連邦学習の効率とパフォーマンスを向上させる研究論文について議論している可能性が高く、特に無線通信（OTA）に焦点を当てています。 解決される主な問題は、分散学習環境におけるモデルパラメータのタイムリーな更新であり、収束と精度にとって重要です。 この研究では、OTA連邦学習における通信プロセスを最適化する方法、おそらく遅延、帯域幅の制限、同期の課題などの問題に対処することによって、探求している可能性があります。