能效大幅提升
面向能量受限设备的绿色联邦学习框架，通过量化神经网络与前端容量分配协同优化，实现能耗最小化，为可持续边缘智能提供新途径。
Wang, Jiali · 毛奕婕 · 王廷 · 石远明
IEEE Transactions on Wireless Communications 2023
通过量化神经网络降低本地训练计算量，并联合优化资源分配，确保收敛至目标精度的同时使能耗最小化。
量化模型参数在无线链路和前端链路上传输，只需有限的前端容量即可完成联邦学习。
通过理论分析收敛速率，并在优化中引入收敛约束，确保联邦学习模型达到目标精度。