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.
Hu m.fl. REF föreslog en segmenterad skvaller approach, som gör fullt utnyttjande av node-to-node bandbredd då kan uppnå en konvergens effektivt.
Decentralized Federated Learning: A Segmented Gossip Approach
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}