Mar, 2024
Asyn2F: 异步联邦学习框架与双向模型聚合
Asyn2F: An Asynchronous Federated Learning Framework with Bidirectional Model Aggregation
Tien-Dung Cao, Nguyen T. Vuong, Thai Q. Le, Hoang V.N. Dao, Tram Truong-Huu
TL;DR设计并开发了一个具有双向模型聚合的异步联邦学习框架 Asyn2F,通过允许服务器异步聚合多个本地模型,得到新的全局模型,并允许训练工作者将新版本的全局模型聚合到正在训练的本地模型中,从而解决了异构训练工作者带来的延迟和过时信息问题,实验证明 Asyn2F 相比现有技术具有更高的性能,同时表明其在实际场景中具有可行性和可扩展性,可以直接投入使用。