异构数据

superY251 年前
联邦学习·pfl·异构数据·网络掉队·fl
《PFL》论文阅读笔记随着联邦学习的发展，简单的聚合算法已经不在有效。但复杂的聚合算法使得联邦学习训练时间出现新的瓶颈。本文提出了并行联邦学习（parallel federated learning，PFL），通过调换中心节点聚合和广播的顺序。本文算法的优点：在全局聚合计算时解锁了边缘节点，在边缘节点本地计算时解锁了中心节点，并且在计算过程中具有灵活的伸缩性。 本文主要贡献：