Abstrakt. Federated learning är en distribuerad maskininlärningsmetod för datormodeller över data som samlas in av kantenheter. Viktigast av allt, själva data samlas inte in centralt, men en master-worker arkitektur tillämpas där en master nod utför aggregering och kantenheter är arbetarna, inte olik parameter server tillvägagångssätt. Gossip lärande förutsätter också att data förblir vid kanten enheter, men det kräver ingen aggregering server eller någon central komponent. I denna empiriska studie presenterar vi en grundlig jämförelse av de två tillvägagångssätten. Vi undersöker den aggregerade kostnaden för maskininlärning i båda fallen, med beaktande av även en kompressionsteknik som tillämpas i båda tillvägagångssätten. Vi använder en riktig churn spår samt samlas över mobiltelefoner, och vi experimenterar också med olika distributioner av träningsdata över enheterna. Förvånansvärt nog överträffar skvallerinlärning faktiskt det federerade lärandet i alla de scenarier där träningsdata fördelas jämnt över noderna, och det presterar jämförbart med federerat lärande överlag.
I studien av REF antogs att data finns kvar vid kantenheterna, men det kräver ingen aggregeringsserver eller någon central komponent.
Gossip Learning as a Decentralized Alternative to Federated Learning
{'venue': 'DAIS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}