May, 2019

无线网络的混合联邦学习：使用非独立同分布数据的合作学习机制

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TL;DR提出了一种名为 Hybrid-FL 的协作机制，通过启发式算法解决数据和客户端选择问题，从而缓解非独立同分布数据带来的弊端，在网络模拟和机器学习实验中证明了该方案比之前提出的方案在非 IID 情况下具有更高的分类准确率。
cooperative mechanismnon-independent-and-identically-distributed datafederated learninghybrid-flheuristic algorithms
发现论文，激发创造
  • 对应用于解决联邦学习中非独立同分布和异质数据特性的不同技术的综述

    联邦学习是一种机器学习方法，可以在持有本地数据样本的多个分散边缘设备之间进行协作模型训练，而无需交换这些样本。本报告探讨了非独立非同分布的数据与异构数据带来的问题，并探索了目前设计用于解决这些挑战的算法。

    Jan, 2024

  • 利用本地更新的分层聚类来提高非独立同分布数据的联邦学习

    本文提出了一种修改的联邦学习 (FL+HC) 方法，通过引入分层聚类步骤将客户端分为相似的集群，然后对这些集群进行独立并行的训练，实现在非独立同分布的数据环境下的模型训练，通过该方法可以使模型的性能、收敛速度、精度都有所提升。

    Apr, 2020

  • 多联邦学习：使用分散的联邦学习处理包容性非独立同分布数据

    多联邦学习是一个去中心化的联邦学习框架，旨在解决非独立同分布数据的问题，并通过维护多个模型并行进行收敛，以增强适应性。

    Apr, 2024

  • 合作设备的联邦学习：大规模物联网网络的共识方法

    这篇论文介绍了一种完全分布式的联邦学习算法，该算法的优点在于避免了数据披露并具有扩展性商用前景，可以在包括物联网设备在内的网络中使用。

    Dec, 2019

  • 面向非独立同分布数据的可靠参与式无人机边缘学习

    我们提出了一种新的客户端选择方案来增强收敛性，通过优先考虑快速 UAV 和高可靠性评分，同时从训练中排除恶意 UAV，通过实验评估了该方案在不同攻击场景中的抵抗性和模型准确性，并展示了与基准方法相比所提出方法的性能优势。

    Dec, 2023

  • 联邦互助学习

    本文提出了一种新的联邦学习范例，名为联邦互助学习（FML），以处理三种不同类型的异质性，允许客户在共同设计通用模型的同时独立设计个性化并为不同场景和任务的个性化定制模型。

    Jun, 2020

  • 无线联邦学习中数据异构的分析与优化

    本文针对数据异构性与无线资源分配相结合的无线联邦学习问题，提出了性能分析与优化的方法，在考虑数据异构性的同时，优化客户端调度、资源分配和本地训练轮数，通过实验验证了该算法在学习准确性和能量消耗方面的优势。

    Aug, 2023

  • 异构数据感知联邦学习

    本研究提出一种新方法来解决联邦学习中的问题，并在本文所述的公开基准数据集（如 Femnist）以及自己收集的数据集（即流量分类）上验证了该方法的有效性，结果表明这种方法在极端情况下具有显著的优势。

    Nov, 2020

  • 无线网络上高效计算与通信的联邦学习

    通过将学习模型分为全局部分和个性化部分，以实现模型剪枝和个性化，本文提出了一种解决异构设备数据、计算和通信延迟以及非独立同分布数据的联邦学习框架，并通过数学分析研究了其收敛性、计算和通信延迟，并最终通过优化问题得到了剪枝比例和无线资源分配的闭式解。实验结果表明，相比只进行模型个性化的方案，该框架能够显著减少约 50％的计算和通信延迟。

    Sep, 2023

  • 非独立同分布数据孤岛上的联邦学习：一个实验研究

    本文介绍了分布式数据库中的非独立同分布数据的系统性了解和研究的必要性，并通过全面的数据分区策略和广泛的实验来评估现有的联邦学习算法，提供了未来解决 ' 数据孤岛 ' 挑战的启示。

    Feb, 2021