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

Federated Learning aims to train a global model by utilizing decentralized data, but the highly dynamic networks of edge devices can cause delays and degrade the efficiency of the training process. To address this, DynamicFL is proposed as a novel framework that considers communication dynamics, data quality, and client selection strategies to improve system performance and achieve better model accuracy.

Jul, 2023

用于解决联邦学习中数据隐私问题导致的设备端数据无法被中心服务器使用的问题，本文提出了一种基于估计方案的设备选择算法，以最小化类别不平衡来提高联邦学习全局模型的收敛性能。

Nov, 2020

本文提出了一种基于 Ornstein-Uhlenbeck 过程的方案，在受通信限制的情况下，通过收集具有信息更新的客户端模型和估计没有通信的本地更新的方式来更新中央模型，实现了在保证性能的同时显著减少了通信量，为联邦学习提供了一种新的通信效率优化方案。

Jul, 2020

通过多用户协作计算框架，将联邦学习中的模型所有者和数据所有者分为两种角色，通过允许数据所有者将额外的本地计算任务转移到模型所有者来有效地促使其参与，从而实现高准确度且最小化联邦学习任务所需时间的目标

Dec, 2023

本文提出一种基于压缩全局模型的损失型联邦学习算法（LFL），该算法相对于完全无损方法，使用较少的通信资源来实现相同的收敛性。

Jun, 2020

通过网络设计和资源编排的两个方面讨论了实现可扩展无线联邦学习的挑战和解决方案，并提出了三种面向任务的学习算法来提高算法的可扩展性，实现对无线联邦学习的计算高效资源分配。

Oct, 2023

研究了在现实无线网络上训练联邦学习算法的问题，提出了一种联合学习、无线资源分配和用户选择的优化问题，并获得了期望收敛速率的闭式表达式，从而实现最小化 FL 损失函数的最优用户选择和上行资源块分配。

Sep, 2019

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

本文介绍了一个集成了聚类式联邦学习和模型压缩优势的新型层次式联邦学习框架，包括自适应聚类算法和局部聚合压缩算法。仿真结果证实，我们提出的算法不仅保持了可比较的预测准确性，还显著降低了相对于现有联邦学习机制的能源消耗。

May, 2024