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Jaeyoung Song
Jaeyoung Song
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联邦学习策略可缩短工业物联网的训练时间和能源消耗
研究人员为在工业物联网网络上运行的联邦学习系统开发了一种新的带宽分配策略。该策略将参与设备划分为有序子集，依次授予每个子集独占访问全部带宽的权限。该方法旨在最大限度地减少总训练时间并减少上行链路能耗，这对于电池受限的设备尤其有利。
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新的联邦学习方法解决了隐私、效率和公平性问题
研究人员正在开发新的联邦学习方法，以提高效率、鲁棒性和隐私性。几篇论文介绍了处理部分客户端参与和拜占庭攻击的技术，例如延迟动量聚合和服务器近端聚合。其他工作侧重于通过模型拆分和差分隐私来增强隐私，或通过根据客户端贡献调整聚合权重来实现公平性和个性化。此外，新方法正在探索一次性联邦学习和优化复合联邦学习以实现更快的收敛。