跨筒仓联邦学习能量有效任务分配机制研究

跨筒仓联邦学习的能量有效和时间敏感任务分配机制 跨筒仓联邦学习（FL）是一种新型的分布式学习框架，其中具有模型的客户端可以协同训练高质量的全局模型，同时保持其本地数据的隐私。然而，跨筒仓FL的任务分配设计仍然是一个悬而未决的问题。为了优化跨竖井FL的能量消耗和训练时间，我们提出了一种新的能量有效和时间敏感的任务分配（ETTA）机制。 1. 跨筒仓联邦学习的概念 跨筒仓联邦学习是一种新型的分布式学习框架，它允许多个客户端协同训练高质量的全局模型，同时保持其本地数据的隐私。这种方法可以解决传统机器学习模型面临的隐私泄露风险。 2. 跨筒仓FL的能量消耗和训练时间优化问题 跨筒仓FL的能量消耗和训练时间是两个关键的性能指标。为了优化这些指标，我们需要设计一种能量有效和时间敏感的任务分配机制。这种机制可以根据客户端的能量效率和训练时间需求，动态地分配任务，从而提高跨竖井FL的效率。 3. ETTA机制的设计原理 ETTA机制的设计原理是基于边际成本收益均衡的最优解的条件。我们将客户从能量效率最大化的角度出发，分析了基于边际成本收益均衡的最优解的条件，并针对需要轻量级机制的跨竖井FL场景设计了一种近似算法在训练时间最小化方面。 4. ETTA机制的组成部分 ETTA机制由两个部分组成：任务分配算法和效用转移选择函数。任务分配算法用于根据客户端的能量效率和训练时间需求，动态地分配任务。效用转移选择函数用于激励自私客户之间的诚实合作。 5. ETTA机制的性能分析 我们对ETTA机制的性能进行了大量的实验，以证明它的性能优于最先进的技术，并能在不诚实的环境中保持稳定。 6. 跨筒仓FL的应用前景 跨筒仓FL有着广泛的应用前景，例如物联网、边缘计算等领域。在这些领域中，跨筒仓FL可以解决隐私泄露风险和数据异构性等问题。 7. 结论 ETTA机制是一种新的能量有效和时间敏感的任务分配机制，它可以优化跨竖井FL的能量消耗和训练时间。这种机制可以广泛应用于物联网、边缘计算等领域，解决隐私泄露风险和数据异构性等问题。