Den växande oron för dataintegritet och datasäkerhet har motiverat förslaget om federerat lärande, vilket gör det möjligt för noder att bara synkronisera de lokalt utbildade modellerna i stället för sina egna ursprungliga data. Konventionell federerad lärande arkitektur, ärvt från parametern server design, bygger på mycket centraliserade topologier och antagandet av stora noder-till-server bandbredder. I verkliga inlärningsscenarier är dock nätverkskapaciteten mellan noderna mycket jämnt fördelad och mindre än i ett datacenter. Det är av stora utmaningar för konventionella federerade inlärningsmetoder för att effektivt utnyttja nätverkskapacitet mellan noder. I detta dokument föreslår vi en modell för decentraliserat lärande på segmentsnivå för att ta itu med detta problem. I synnerhet föreslår vi en segmenterad skvaller approach, som inte bara gör fullt utnyttjande av node-tonod bandbredd, men också har god träningskonvergens. De experimentella resultaten visar att även träningstiden kan minskas mycket jämfört med centraliserad federerad inlärning.
I REF föreslås en segmenterad skvalleraggregation.
Decentralized Federated Learning: A Segmented Gossip Approach
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}