フェデレーテッドラーニングにおける損失探索に基づく適応ハイブリッドモデルプルーニング

AutoFLIPと呼ばれる新しいフェデレーテッドラーニング手法は、損失探索を通じてモデルプルーニングを自動化し、リソースの制約があるクライアントにおける深層学習モデルの効率性と精度を向上させます。