异构物联网下资源高效的分层协同联邦学习方法

摘要：

物联网(IoT)设备资源存在高度异构性,严重影响联邦学习(FL)的训练时间和精度.已有研究未充分考虑物联网设备资源的异构性,且缺乏异构设备间协同训练机制的设计,导致训练效果有限且设备的资源利用率较低.为此,该文提出资源高效的分层协同联邦学习方法(HCFL),设计了端边云分层混合聚合机制,考虑边缘服务器的差异化参数聚合频率,提出自适应异步加权聚合方法,提高模型参数聚合效率.提出资源重均衡的客户端选择算法,考虑模型精度与数据分布特征动态选取客户端,缓解资源异构性对联邦学习性能的影响.设计自组织联邦协同训练算法,充分利用空闲物联网设备资源加速联邦学习训练进程.仿真结果表明,在不同资源异构状态下,与基线方法相比,模型训练时间平均降低15％,模型精度平均提高6％,设备平均资源利用率提高52％.

关键词：异构物联网、边缘智能、分层联邦学习、客户端选择

分类号：TN915;TP399

在线出版日期：2023-10-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：2847-2855