联邦与集中式学习的混合架构

MMMay, 2021

A Hybrid Architecture for Federated and Centralized Learning

Ahmet M. Elbir, Sinem Coleri, Anastasios K. Papazafeiropoulos, Pandelis Kourtessis, Symeon Chatzinotas

TL;DR本文提出了一种更高效的混合联邦与集中学习（HFCL）方法来解决客户端计算资源不足的情况，该方法可以将数据集分别发送给有足够计算资源的客户端和参数服务器，从而在减少通信开销和提高学习准确率方面都具有更好的性能表现。

Abstract

Many of the machine learning tasks rely on centralized learning (CL), which requires the transmission of local datasets from the clients to a parameter server (PS) entailing huge →

machine learning centralized learning federated learning hybrid learning communication overhead

发现论文，激发创造

混合联邦与集中式学习

提出一种混合联邦和集中式学习（HFCL）框架，采用先进的数据传输方法并在计算资源不足时使用集中式学习方法，以有效地训练学习模型，并在所有客户端合作的同时提高学习准确度。

Nov, 2020

联邦学习在物理层设计中的应用

本文探讨了物理层设计问题中基于联邦学习的最新进展，相比于集中化学习，联邦学习在通信开销方面更有效，但在学习准确性方面略有损失，同时探讨了模型、数据和硬件复杂性方面的设计挑战和可能的解决方案。

Feb, 2021

关于分散式联邦学习的调查

去中心化联邦学习解决方案的综述，包括现有的方法和未来的研究方向。

Aug, 2023

部分参与下加速混合联邦学习的收敛

本文提出了一种名为 FedCLG 的新算法，它可以在类似于混合 FL 的情形下防止部分参与的限制，同时保护客户隐私并实现模型聚合。数值实验表明，该算法胜过现有方法。

Apr, 2023

原型有助于联邦学习：朝着更快的收敛方向

该论文提出了一种基于原型的联邦学习框架，通过在典型的联邦学习进程的最后全局迭代中进行少量更改就能够实现更好的推理性能，从而在两个基准数据集上实现了更高的准确性和相对高效的通信。

Mar, 2023

使用对比学习方法的预训练模型联邦学习

本文提出了一种轻量级框架，使客户端通过融合多个预训练模型生成的表示而不是从头开始训练大规模模型来共同学习；我们设计了一种基于原型的对比学习（FedPCL）方法，以原型为共享信息进行知识传递，从而提高各个客户端利用现有模型的能力并保持通信效率。

Sep, 2022

高效模型压缩的分层联邦学习

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

面向异构客户的个性化联邦学习与聚类知识迁移

本研究提出了一种适用于高度数据和系统异构的个性化联邦学习框架 PerFed-CKT，可使用不同的模型架构，通过簇内共同训练和知识传输来降低通信成本并在测试中获得高精度。

Sep, 2021

分层和分散的联邦学习

分层联邦学习是一种扩展传统联邦学习过程以实现更高效的模型聚合的方法，可用于智能农业和智能能源管理等应用中，以提高性能并降低成本。

Apr, 2023

联邦学习：应用、挑战和未来方向

本文提供了关于联邦学习的概述，并重点关注医疗保健领域。通过中央协调器服务器共享全局深度学习模型，解决了隐私保护需求并探讨了联邦学习遇到的挑战和未来发展方向，其中使用多方计算、同态加密、差分隐私和随机梯度下降等多种隐私方法。

May, 2022