MMApr, 2018

资源受限边缘计算系统中的自适应联邦学习

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TL;DR本文主要研究在边缘计算环境中使用分布式梯度下降学习模型参数的问题，提出控制算法以最小化给定资源预算下的损失函数，并通过真实数据集的大量实验评估算法性能。
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发现论文，激发创造
  • 在无线联合边缘学习系统中加速 DNN 训练

    研究节约时间、资源、保隐私的联邦边缘学习架构系统，通过 CPU 和 GPU 场景的联合批大小选取和通信资源分配，来缩短训练时间并提高训练准确性。

    May, 2019

  • 边缘网络联邦学习：资源优化和激励机制

    本文提出在网络边缘实现联合学习的设计方面，使用建模激励交互的方式来推动设备的参与，同时列举了几个未解决的研究挑战和未来研究方向。

    Nov, 2019

  • 资源受限 IoT 设备的联邦学习：全景和现状

    提出了一种叫做联邦学习的分散式学习结构，该结构可以在物联网设备中实现机器学习，通过处理来自不同客户端的数据，以预测未来事件。此方法可解决传统机器学习中遇到的通信开销、隐私泄露和安全性等问题，同时也避免了中央服务器的使用。本文讨论了在客户端资源有限的情况下实施联邦学习的挑战和应用。

    Feb, 2020

  • 面向联合学习中边缘节点的资源高效利用

    通过部分训练模型的策略，我们提出并评估了一种受迁移学习启发的联邦学习策略，以减少设备上的资源利用、服务器负载和网络负担，从而加速训练过程，有效利用设备资源，并在不影响全局模型准确性的情况下减少数据传输约 75% 和 53%。

    Sep, 2023

  • 智能移动健康系统的隐私保护边缘联邦学习

    我们提出一种在物联网基础设施上，针对资源受限的移动健康和可穿戴技术的隐私保护边缘联邦学习框架，并通过在 Amazon 的 AWS 云平台上使用可穿戴技术监测癫痫的发作检测应用的实施评估了我们提议的框架。

    May, 2024

  • 用于普适计算的联邦学习聚合算法：评估和比较

    本文探讨了如何应对异构设备和用户的挑战，提出了一种新型的聚合算法 FedDist，该算法能够考虑到客户端的差异性而不影响泛化能力，并在人类活动识别普适领域上通过对比测试发现其表现更好。

    Oct, 2021

  • 联合通信与计算设计的能效联邦边缘学习

    本文研究了联邦边缘学习系统，旨在通过协调边缘设备共同训练机器学习模型，以提高系统能效。同时，利用联合通信和计算设计优化边缘设备传输协议，通过最小化边缘设备上传机器学习模型参数时的总能耗，提高系统能效。作者提出了一种有效的算法来优化能量下降问题。数值结果显示，相对于其他基准方案，作者提出的联合通信和计算设计可以显著提高联邦边缘学习系统的能效。

    Feb, 2020

  • 边缘实时智能：基于联邦元学习的协作学习框架

    提出了一种基于联邦元学习的平台辅助协作学习框架，用于解决物联网边缘节点受限计算资源和数据局限性的问题，并实现了针对边缘目标节点的快速任务适应。此外，还提出了基于分布式鲁棒优化的鲁棒性联邦元学习算法，并在数据集上展示了其有效性。

    Jan, 2020

  • 无线网络中的分布式学习：最近进展与未来挑战

    本文主要研究了分布式学习如何在无线边缘网络中高效地部署，主要介绍了联邦学习、联邦蒸馏、分布式推理和多智能体强化学习等多种分布式学习范例，并提供了详细的文献综述和通信技术优化实例，旨在为实际无线通信网络中分布式学习的部署提供个整体指导原则。

    Apr, 2021

  • 基于物联网边缘设备的联邦学习实证研究：资源分配与异构性

    本文通过在大量物联网和边缘设备网络上系统地进行广泛实验，重点关注异构情况，以探究在设备上实施联合学习的可行性，并呈现了其现实世界的特征，包括学习性能和操作成本，为研究人员和从业者提供有价值的见解，促进联邦学习的实用性，并帮助改进现有的联邦学习系统设计。

    May, 2023