项目Projects
异构联邦学习
Heterogeneous Federated Learning
异构联邦学习是指在联邦学习框架下，涉及到不同设备、不同数据类型或不同模型的异构性。在异构联邦学习的研究中，需要综合考虑数据异构、模型异构和设备异构等方面的问题，并设计相应的算法和策略来解决这些挑战，以实现跨设备、跨数据类型和跨模型的联邦学习任务。
Heterogeneous federated learning refers to the heterogeneity involving different devices, different data types or different models under the federated learning framework. In the research of heterogeneous federated learning, it is necessary to comprehensively consider issues such as data heterogeneity, model heterogeneity, and device heterogeneity, and design corresponding algorithms and strategies to solve these challenges to achieve cross-device, cross-data type, and cross- Federated learning tasks for models.
Heterogeneous federated learning refers to the heterogeneity involving different devices, different data types or different models under the federated learning framework. In the research of heterogeneous federated learning, it is necessary to comprehensively consider issues such as data heterogeneity, model heterogeneity, and device heterogeneity, and design corresponding algorithms and strategies to solve these challenges to achieve cross-device, cross-data type, and cross- Federated learning tasks for models.
<p>研究异构联邦学习的主要内容包括以下几个方面：</p>
<p>1. **数据异构**：<br />
- **数据类型不同**：研究如何处理不同类型的数据，例如结构化数据、文本数据、图像数据等，以及如何有效地整合这些数据用于联邦学习任务。<br />
- **数据分布不均匀**：考虑到不同设备上的数据可能具有不同的分布特点，研究如何通过样本重新加权、迁移学习等方法，解决异构数据分布不均匀问题，以提高模型的泛化能力和性能。</p>
<p>2. **模型异构**：<br />
- **模型架构不同**：研究如何处理不同的模型架构，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、递归神经网络（Recursive Neural Networks）等，以及如何实现这些异构模型之间的参数同步和模型聚合。<br />
- **学习任务不同**：考虑到不同设备上可能涉及不同的学习任务，研究如何设计多任务学习或迁移学习方法，以解决异构学习任务之间的知识迁移和信息共享问题。</p>
<p>3. **设备异构**：<br />
- **计算能力不同**：研究如何在联邦学习中考虑到不同设备的计算能力和资源限制，以实现模型训练和参数更新的有效分配和协同。<br />
- **通信带宽不同**：考虑到不同设备之间的通信带宽可能存在差异，研究如何在模型更新过程中对通信量进行优化，减少通信开销和传输延迟。</p>