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题名联邦学习通信开销研究综述
被引量：6
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作者
邱鑫源
叶泽聪
崔翛龙
高志强
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机构
武警工程大学研究生大队
武警工程大学反恐指挥信息工程研究团队
武警工程大学乌鲁木齐校区
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第2期333-342,共10页
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基金
国家自然科学基金资助项目(U1603261)
武警工程大学基础研究基金资助项目(WJY202124)。
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文摘
为了解决数据共享需求与隐私保护要求之间不可调和的矛盾,联邦学习应运而生。联邦学习作为一种分布式机器学习,其中的参与方与中央服务器之间需要不断交换大量模型参数,而这造成了较大通信开销;同时,联邦学习越来越多地部署在通信带宽有限、电量有限的移动设备上,而有限的网络带宽和激增的客户端数量会使通信瓶颈加剧。针对联邦学习的通信瓶颈问题,首先分析联邦学习的基本工作流程;然后从方法论的角度出发,详细介绍基于降低模型更新频率、模型压缩、客户端选择的三类主流方法和模型划分等特殊方法,并对具体优化方案进行深入的对比分析;最后,对联邦学习通信开销技术研究的发展趋势进行了总结和展望。
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关键词
联邦学习
通信开销
模型压缩
并行计算
客户端选择策略
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Keywords
federated learning
communication overhead
model compression
parallel computing
client selection strategy
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP309
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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