联邦学习中通信效率的作用 通信效率在联邦学习 (FL) 中至关重要，因为该过程依赖于分布式设备（例如，智能手机、物联网传感器）和中央服务器之间频繁的模型更新交换。与在单个位置处理数据的传统集中式训练不同，FL 要求设备在本地计算更新，并且仅将这些更新（而不是原始数据）传输到服务器。但是，通过带宽有限或高延迟的网络传输大型模型更新（如神经网络权重）可能会成为瓶颈。例如，如果每个设备在每个训练轮次中都发送完整的更新，那么在数千个设备上训练大型语言模型将产生巨大的通信开销。高效的通信确保 FL 系统保持实用、可扩展且具有成本效益，尤其是在资源受限的环境中。
提高通信效率的技术 开发人员使用多种策略来降低通信成本。一种常见的方法是模型压缩，它涉及量化（将权重的数值精度从 32 位浮点数降低到 8 位整数）或剪枝（删除不重要的权重）等技术。例如，仅发送权重变化的前 10%（按幅度）可以大幅减少数据大小，而不会严重影响模型精度。另一种方法是降低频率的联邦平均，其中设备在发送更新之前执行多个本地训练步骤，从而减少通信轮次的总数。TensorFlow Federated 或 PyTorch 的 FL 库等框架支持此类优化。此外，异步通信协议可以优先考虑来自连接性更好的设备的更新，从而避免因掉队者造成的延迟。这些技术平衡了通信开销和模型性能之间的权衡。
对可扩展性和实际用例的影响 高效的通信直接决定了 FL 系统的可扩展性。例如，在全球医院的患者数据上进行训练的医疗保健 FL 应用程序必须处理不同的网络速度和数据上限。如果没有优化，频繁的大型传输可能会排除连接性较差的参与者，从而使模型偏向于来自资源充足机构的数据。同样，在边缘计算场景（例如，智能工厂）中，低延迟通信可确保预测性维护的实时模型更新。但是，过度激进的压缩或不频繁的更新可能会减慢收敛速度或损害准确性。开发人员必须测试权衡：更新大小减少 20% 可能会节省带宽而不会降低结果，但减少 50% 可能需要重新调整超参数。通过优先考虑通信效率，FL 对于设备上 AI（例如，智能手机键盘）或数据隐私和资源限制不可协商的全球协作项目等应用程序变得可行。