Jan, 2024
移动性加速学习:车联网中分层联邦学习的收敛分析
Mobility Accelerates Learning: Convergence Analysis on Hierarchical Federated Learning in Vehicular Networks
Tan Chen, Jintao Yan, Yuxuan Sun, Sheng Zhou, Deniz Gündüz...
TL;DR本文主要研究了在高度移动设备上的分层联邦学习(HFL),证明了 HFL 在边缘级异构数据中移动性能够提高收敛速度以及模型准确性的优势。