优化联邦学习在 6G 网络的计算和网络融合中的通信效率

Nov, 2023

优化联邦学习在 6G 网络的计算和网络融合中的通信效率

Communication Efficiency Optimization of Federated Learning for Computing and Network Convergence of 6G Networks

Yizhuo Cai, Bo Lei, Qianying Zhao, Jing Peng, Min Wei...

TL;DR通过引导参与联邦学习的设备基于业务需求、资源负载、网络状况和设备的算术能力，计算和网络融合（CNC）可以提高联邦学习在复杂网络环境中的通信效率，并通过优化模型参数传输过程中的通信效率来解决复杂网络情况下的延迟分布和网络资源利用率的问题。

Abstract

federated learning effectively addresses issues such as data privacy by collaborating across participating devices to train global models. However, factors such as network topology and device computing power can affect its training or communication process in complex network environmen

federated learning computing and network convergence communication efficiency complex networks model parameters

发现论文，激发创造

联邦学习：提高通信效率的策略

本文探讨联邦学习中的机器学习算法以及通过结构化更新和草图更新的方式来降低通信成本，实验结果表明这两种方法可以将通信成本降低两个数量级。

Oct, 2016

联合通信与计算设计的能效联邦边缘学习

本文研究了联邦边缘学习系统，旨在通过协调边缘设备共同训练机器学习模型，以提高系统能效。同时，利用联合通信和计算设计优化边缘设备传输协议，通过最小化边缘设备上传机器学习模型参数时的总能耗，提高系统能效。作者提出了一种有效的算法来优化能量下降问题。数值结果显示，相对于其他基准方案，作者提出的联合通信和计算设计可以显著提高联邦边缘学习系统的能效。

Feb, 2020

高效沟通的自适应联邦学习

本文介绍了一种新的通信高效的自适应联邦学习方法 FedCAMS，该方法具有理论收敛保证并在各种基准测试上进行了广泛实验验证。

May, 2022

联邦学习与无线通信

本篇文章探讨了联邦学习与无线通信之间的关系，包括联邦学习的基本原理、训练模型的有效通信、联邦学习对智能无线应用的潜在贡献以及未来研究挑战和方向。

May, 2020

异构 6G 网络联邦学习的优化设计

本文研究如何通过三个方面的优化措施 —— 激励机制设计、网络资源管理和个性化模型优化，有效解决分布式人工智能范例中面临的系统和统计异构挑战，从而实现对第六代网络中亿万智能物联网设备所产生数据的联合学习和隐私保护。

Mar, 2023

探索联邦学习的实用性：从通信的角度进行调查

调查分析了通信高效的联合学习方法，定义了通信效率的度量方法并提供了系统全面的分类和评述，讨论了提高联合学习系统通信效率的未来研究方向。

May, 2024

无线网络上高效计算与通信的联邦学习

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

面向通信高效的自适应梯度方法

提出了一种适用于联邦学习的自适应梯度方法，该方法能够保证收敛和通信效率。

Sep, 2021

在无线联合边缘学习系统中加速 DNN 训练

研究节约时间、资源、保隐私的联邦边缘学习架构系统，通过 CPU 和 GPU 场景的联合批大小选取和通信资源分配，来缩短训练时间并提高训练准确性。

May, 2019

带噪声通信的鲁棒联邦学习

本研究提出一种鲁棒的联邦学习方案，通过并行优化、正则化等方法减小噪声影响，并从理论角度分析了其收敛性和准确性改善，仿真实验进一步验证了该方案的有效性。

Nov, 2019