May, 2024
稳健联邦学习的进展：异质性考虑
Advances in Robust Federated Learning: Heterogeneity Considerations
TL;DR异构联邦学习领域中，关键挑战是在具有不同数据分布、模型结构、任务目标、计算能力和通信资源的多个客户端之间高效协作训练模型。本文首先概述了异构联邦学习的基本概念，并从数据、模型、任务、设备和通信五个方面总结了在联邦学习中的研究挑战。此外，我们探讨了现有最先进的方法如何应对异构联邦学习的异质性，并将这些方法在数据级别、模型级别和架构级别进行分类和回顾。随后，本文详细讨论了在异构联邦学习环境中的隐私保护策略。最后，本文讨论了目前存在的开放问题和未来研究方向，旨在推动异构联邦学习的进一步发展。