Dec, 2023
AEDFL：异步去中心化异构设备联邦学习的高效实现
AEDFL: Efficient Asynchronous Decentralized Federated Learning with Heterogeneous Devices
Ji Liu, Tianshi Che, Yang Zhou, Ruoming Jin, Huaiyu Dai...
TL;DR我们提出了一种异步高效去中心化联邦学习框架，即 AEDFL，它在异构环境中具有三个独特的贡献：首先，我们提出了一种异步的 FL 系统模型，并使用高效的模型聚合方法来改进 FL 的收敛性；其次，我们提出了一种动态过期感知的模型更新方法，以实现更高的准确性；第三，我们提出了一种自适应的稀疏训练方法，以降低通信和计算成本，同时准确性下降不显著。通过在四个公共数据集和四个模型上进行广泛的实验，证明了 AEDFL 在准确性（高达 16.3%）、效率（高达 92.9%）和计算成本（高达 42.3%）方面的优势。