IJCAIJun, 2021
H-FL：面向联邦学习的分层通信高效和隐私保护体系结构
H-FL: A Hierarchical Communication-Efficient and Privacy-Protected Architecture for Federated Learning
He Yang
TL;DR本文提出了一种名为分层联邦学习（H-FL）的新框架，通过运行时分布重构策略，利用中介将客户端重新分配并重新安排客户端的本地训练，设计了一种压缩校正机制，同时不牺牲模型性能，降低通信开销，引入局部训练的差分隐私，注入适量的噪声到完整模型的一部分中，从而提供隐私保障，在真实的图像识别任务的不同数据集上实验结果表明，我们的 H-FL 框架实现了最先进的性能。