デジタル過度学習を用いた盲目的連合学習

本研究では、チャネル状態情報を必要としない新しい連合エッジ学習フレームワーク「ChannelCompFed」を提案する。ChannelCompFedは、q-QAMデジタル変調を用いたオーバー・ザ・エア計算を活用し、通信コストを削減しつつ、学習精度を向上させる。