fedavg 压缩量化

### FedAvg算法中的压缩量化

在联邦学习环境中，通信成本是一个重要挑战。为了减少客户端与服务器之间的数据传输量，研究者提出了多种压缩技术来优化FedAvg算法的性能[^1]。

#### 压缩量化的作用

通过引入权重更新过程中的低精度表示形式，可以显著降低模型参数所需的存储空间以及网络带宽消耗。具体来说，在每次迭代结束时，本地设备不再上传完整的浮点数版本梯度向量给中心节点；而是先将其转换成更紧凑的形式——比如8位整型甚至更低——再发送出去。这种做法不仅有助于节省资源开销，同时也能够保护隐私安全。

#### 实现方式

一种常见的实现策略是在训练阶段结束后立即执行量化操作：

import numpy as np

def quantize_weights(weights, num_bits=8):
    """Quantizes the given weights to a specified number of bits."""
    max_val = np.max(np.abs(weights))
    scale_factor = (2 ** (num_bits - 1)) / max_val
    
    # Scale and round to nearest integer value within range [-127, 127]
    qweights = np.round(scale_factor * weights).astype(int)

    return qweights, scale_factor


def dequantize_weights(qweights, scale_factor):
    """Dequantizes previously quantized weights back into floating point values."""
    dweights = ((qweights.astype(float)) / scale_factor)
    
    return dweights

上述代码展示了如何将神经网络层的权重量化到指定比特宽度，并提供了一个反向函数用于恢复原始数值范围内的近似解。值得注意的是，实际应用中可能还需要考虑其他因素如剪枝(pruning)，这将进一步提高效率并保持良好泛化能力。