
本文提出了一種名為「年齡梯度」（AoG）的新策略，用於在隨機接入通道（RACH）上進行聯邦學習，該策略基於資訊年齡（AoI）的概念，透過動態調整用戶參與和梯度壓縮，在具有挑戰性的網路環境中實現高效的模型訓練。


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基於隨機接入通道的聯邦學習年齡梯度更新


ランダムアクセスチャネル（RACH）上のフェデレーテッドラーニング（FL）において、勾配情報の「鮮度」に基づいてユーザーの送信を制御する「Age-of-Gradient（AoG）」戦略は、従来の手法と比較して、トレーニングの精度と効率を大幅に向上させることができる。
