Feb, 2020
资源受限 IoT 设备的联邦学习：全景和现状
Federated Learning for Resource-Constrained IoT Devices: Panoramas and State-of-the-art
Ahmed Imteaj, Urmish Thakker, Shiqiang Wang, Jian Li, M. Hadi Amini
TL;DR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。