用于普适计算的联邦学习聚合算法：评估和比较

MMOct, 2021

用于普适计算的联邦学习聚合算法：评估和比较

A Federated Learning Aggregation Algorithm for Pervasive Computing: Evaluation and Comparison

Sannara Ek, François Portet, Philippe Lalanda, German Vega

TL;DR本文探讨了如何应对异构设备和用户的挑战，提出了一种新型的聚合算法 FedDist，该算法能够考虑到客户端的差异性而不影响泛化能力，并在人类活动识别普适领域上通过对比测试发现其表现更好。

Abstract

pervasive computing promotes the installation of connected devices in our living spaces in order to provide services. Two major developments have gained significant momentum recently: an advanced use of edge resources and the integration of machine learning techniques for engineering a

pervasive computing edge-to-cloud continuum federated learning personalization human activity recognition

发现论文，激发创造

联邦学习聚合：具有保证的新的鲁棒算法

该研究对联邦学习框架下聚合策略进行了全面的数学收敛分析，并通过与 FedAvg 进行分类任务的比较来评估其性能，得出了新的聚合算法，该算法可以通过区分客户端贡献的价值来修改其模型架构。

May, 2022

通过无线计算进行联邦学习

提出了一种基于超过空气计算的方法，探索了无线多接入通道的叠加属性，用于边缘机器学习中的快速全局模型聚合。

Dec, 2018

联邦学习算法的效率和隐私的实证研究

物联网网络和数据处理技术的发展对分布式学习方法中的联邦学习具有巨大潜力，本论文通过两个实例展示了联邦学习在物联网网络中实现高效和保护隐私的机器学习的潜力，并通过模拟研究了隐私和准确性之间的权衡关系。

Dec, 2023

在个性化层上进行联合学习

本文介绍了 FedPer，一种基本 + 个性化层式的联邦深度前馈神经网络训练方法，旨在对抗数据异质性的负面影响，提升联邦学习的训练效果。FedPer 的有效性在 CIFAR 数据集和 Flickr 个性化图像美学数据集上得到了证明。

Dec, 2019

资源受限边缘计算系统中的自适应联邦学习

本文主要研究在边缘计算环境中使用分布式梯度下降学习模型参数的问题，提出控制算法以最小化给定资源预算下的损失函数，并通过真实数据集的大量实验评估算法性能。

Apr, 2018

基于知识蒸馏的分布式连续学习在普适计算中的应用

本文提出了一种基于蒸馏的联邦继续学习方法，通过使用定期收集的客户端数据逐步适应接收到的模型，以减少存储数据的量，避免灾难性遗忘问题，并在人类活动识别领域进行了评估。

Jul, 2022

一种蒸馏为基础的方法，用于集成连续学习和联邦学习，用于普及服务

本篇论文提出了一种基于蒸馏的方法，用于解决联邦学习场景中的灾难性遗忘问题，以人类活动识别任务作为演示领域。

Sep, 2021

FedFog: 基于网络感知优化的无线雾云联合学习

本文通过提出一种基于联邦平均的高效 FL（FedFog）算法，结合一种新型的面向网络的 FL 优化问题，提高了资源利用率并在保证学习精度的同时，通过采用用户聚合策略，缓解慢用户的影响，并减小了时间开销。对多项真实 FL 任务的数值结果进行了广泛的理论收敛验证和实际应用展示。

Jul, 2021

带异构标签和模型的资源受限联邦学习

本文提出了一个应对标签异质性的框架，该框架通过简单的 α 加权联邦聚合计算分数获得了最多 16.7% 的平均确定性准确性提高，并在树莓派 2 上进行了实验以演示其设备内功能。

Nov, 2020

从联邦学习到雾计算学习：在异构无线网络上的分布式机器学习

通过使用一种叫作 Fog learning 的新学习范式，从边缘设备到云服务器中智能地分布机器学习模型的训练，来增强联邦学习的三个重要维度：网络、异构性和邻近性，并考虑由各种接近程度异构设备组成的多层混合学习框架，通过设备到设备（D2D）通信进行协作学习，使其从联邦学习中用于参数传输的星型网络拓扑迁移到更分布式的规模。

Jun, 2020