English(EN) Resilient Decentralized Wireless Federated Learning via Gradient Tracking with AdamW

新算法QEF-GT-AdamW增强了无线物联网的去中心化学习能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-08-27 04:00

研究人员推出了一种名为QEF-GT-AdamW的新算法，该算法专为无线物联网（IoT）边缘网络的去中心化学习而设计。该方法旨在提高可靠性并减少通信开销，尤其是在无线资源有限的环境中，例如信道衰落和丢包。QEF-GT-AdamW结合了用于非独立同分布（non-IID）数据的梯度跟踪、用于训练稳定性的AdamW优化以及双流量化和误差反馈，以最小化通信负载。它还包含一种用于不可靠传输的本地回退策略。在MNIST和CIFAR-10数据集上的实验表明，与现有的去中心化学习基线相比，其鲁棒性和收敛性得到了增强。 AI

影响该算法可以提高在资源受限的无线物联网设备上运行的AI模型的效率和可靠性。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Nguyen Van Thieu, Ti Ti Nguyen, Ons Aouedi, Vu Nguyen Ha, Symeon Chatzinotas · 2026-08-27 04:00

通过AdamW梯度跟踪实现弹性去中心化无线联邦学习

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