May, 2024

探索联邦学习的实用性：从通信的角度进行调查

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TL;DR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。
federated learningprivacy-preservingdecentralized machine learningcommunication efficiencystate-of-the-art methods
发现论文，激发创造
  • 联邦学习中的共享内容调查：模型效用、隐私泄露和通信效率的观点

    通过从新的角度，即什么在联邦学习中共享，以模型效用、隐私泄露和通信效率为重点，系统调查了联邦学习方法的新分类、隐私攻击的脆弱性以及不同共享方法的性能与隐私保护的效力，并讨论了当前方法存在的潜在缺陷和未来改进的方向。

    Jul, 2023

  • 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

  • 关于分散式联邦学习的调查

    去中心化联邦学习解决方案的综述，包括现有的方法和未来的研究方向。

    Aug, 2023

  • 基于高效联邦学习方法的基础模型训练调研

    Federated Learning (FL) 的研究论文主要讨论了在隐私保护的协作训练中应用小型深度学习模型的新方法以及在 FL 应用中操作基于 transformer 模型的必要性，介绍了一种专注于 FL 应用中计算和通信效率方法的新的分类法，并探讨了当前广泛使用的 FL 框架的现状以及基于现有 FL 研究方法的未来研究潜力。

    Jan, 2024

  • 联邦学习的进展：模型、方法和隐私

    本文详细阐述了联邦学习的体系结构、应用问题、算法设计原则和安全问题，提出了一种更加通用的算法设计框架、攻击场景和防御方法，致力于将联邦学习与真实世界应用相集成并实现高性能、隐私保护和安全性。

    Feb, 2023

  • 面向轻量通信设计的联邦学习压缩

    本文研究压缩技术对典型图像分类任务的联邦学习的影响，并证明了一种简单的方法可以在保持不到 1% 准确率损失的同时压缩 50% 的消息，与最先进的技术相媲美。

    Oct, 2023

  • 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

  • 联邦学习：最新进展与应用的前沿综述

    在机器学习系统中，通过联邦学习作为一个安全的分布式机器学习方法，有效提升隐私安全；它利用区块链技术将机器学习模型转移到边缘服务器，通过这种机制保证了集中式和分散式系统的高效处理和数据存储需求，强调可伸缩性、隐私考虑和成本有效的通信。本文对最近的联邦学习应用进行了分析和比较，以评估其效率、准确性和隐私保护。然而，鉴于联邦学习复杂且不断演化的特点，明确需要进一步研究来解决知识间的差距并有效应对该领域面临的挑战。在本文中，我们将最近的文献分为以下几个类别：隐私保护、资源分配、案例研究分析和应用，此外，在每个章节的末尾，我们还对参考文献中提出的开放领域和未来方向进行了总结，为研究人员提供了领域演进的深入视角。

    Oct, 2023

  • 联邦迁移学习综述：挑战、方法与应用

    联邦学习（FL）是一种新颖的分布式机器学习范式，通过消除数据共享要求，使参与者能够协同训练中央模型并保护隐私。联邦学习涉及多个参与者，并要求第三方汇总全局信息以指导目标参与者的更新。为解决此问题，联邦迁移学习（FTL）吸引了众多研究者的关注。本综述聚焦于对当前联邦迁移学习进展的分类和综述，并概述相关解决方案和应用。

    Mar, 2024

  • 联邦学习与下一代无线通信：双向关系的调查

    研究如何应用联邦学习和机器学习，实时决策和调整无线通信网络中的无线资源和管理，并突出它们与无线通信的双向关系

    Oct, 2021