Designing biased over-the-air federated learning solutions can provide higher gains over existing zero-bias schemes in heterogeneous wireless settings by optimizing the trade-off between model bias and variance.
In heterogenen drahtlosen Umgebungen kann ein verzerrtes Over-the-Air Federated Learning (OTA-FL) bessere Leistung als ein unvoreingenommenes Design bieten, indem es den Kompromiss zwischen Verzerrung und Varianz in den Modellaktualisierungen optimiert.