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 AnycostFL: Efficient On-Demand Federated Learning over Heterogeneous Edge Devices AnycostFL：基于异构边缘设备的高效按需联合学习
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摘要： 在这项工作中，我们研究了具有不同资源限制的异构边缘设备上按需联合学习 （FL） 的挑战性问题。我们提出了一个名为 AnycostFL 的成本可调 FL 框架，它使各种边缘设备能够在广泛的效率约束下有效地执行本地更新。为此，我们设计了模型收缩以支持具有弹性计算成本的局部模型训练，并设计了梯度压缩以允许具有动态通信开销的参数传输。以单元方式进行增强的参数聚合，以提高模型性能。专注于 AnycostFL，我们进一步提出了一种优化设计，以最大限度地减少具有个性化延迟和能量约束的全局训练损失。通过揭示收敛分析的理论见解，针对不同设备推导出个性化训练策略，以匹配其本地可用资源。实验结果表明，与最先进的高效联邦学习算法相比，我们的学习框架可以减少高达 1.9 倍的训练延迟和能耗，从而实现合理的全局测试精度。此外，结果还表明，我们的方法显著提高了收敛全局精度。 |
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