arXiv 隐私论文· Martin Isaksson·· 2 天前AI 评分38
面向非IID无线网络的通信高效聚类联邦学习框架
Communication-Efficient Clustered Federated Learning in Non-IID Wireless Networks
AI 导读
针对无线网络中非IID数据导致标准联邦学习性能下降的问题，研究者提出一种聚类联邦学习（CFL）框架，在训练中将客户端分配到专用模型，并用数据域聚类初始化基于模型的聚类，从而在不共享原始数据的前提下识别客户端相似性、降低通信开销。在DeepMIMO无线仿真数据集上，最佳配置比IFCA准确率提升4.8个百分点；在FEMNIST上提升10.6个百分点，同时下行数据量相比IFCA减少83.1%。
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