梯度压缩在联邦学习中起着至关重要的作用，它减少了在分布式设备或服务器上训练机器学习模型所涉及的通信开销。在联邦学习中，参与者（例如移动设备或边缘节点）使用其本地数据计算共享模型的更新，并将这些更新（通常是梯度）发送到中央服务器进行聚合。然而，梯度可能很大，尤其是在具有数百万个参数的模型中，这会导致高带宽使用和较慢的训练速度。压缩技术通过在传输之前缩小梯度的大小来解决这个问题，从而实现更快，更高效的通信，而不会显着降低模型性能。
一种常见的梯度压缩方法是量化，它降低了梯度值的数值精度。例如，梯度可以使用 8 位整数表示，而不是使用 32 位浮点数，从而将数据大小减少 75％。另一种方法是稀疏化，其中仅传输最重要的梯度值，例如幅度最大的前 1％ 的梯度，而其余梯度设置为零。诸如“梯度丢弃”或“误差累积”（其中先前步骤中的残余误差被添加回将来的更新）之类的技术有助于减轻由这种近似引起的精度损失。这些方法通常结合在一起；例如，框架可能会首先稀疏化梯度，然后量化剩余值以进一步减小其大小。
实施梯度压缩的开发人员必须平衡效率和模型准确性。 积极的压缩可以加快通信速度，但可能会降低收敛速度或降低最终模型质量。 例如，过度稀疏的梯度可能会丢弃关键信息，从而导致不稳定的训练。 实际的解决方案通常涉及根据网络约束调整压缩参数。 诸如 TensorFlow Federated 或 PySyft 之类的工具为结构化量化或随机掩蔽之类的方法提供了内置支持，从而使开发人员可以尝试不同的策略。 在诸如带宽有限的移动设备上进行训练的场景中，即使适度的压缩（例如，梯度大小减少 50％）也可以显着减少上传时间，从而使联邦学习在其他情况下不可行的情况下变得可行。