面向能量收集设备的 OTA 联邦学习更新估计与调度
组合数学
2025-01-31 v1
摘要
我们研究针对能量收集设备的 over-the-air (OTA) 联邦学习 (FL)，这些设备在无线衰落多访问信道 (MAC) 上的数据分布异构。为解决低能量到达和数据异构性对全局学习的影响，我们提出了用户调度策略。具体而言，我们发展了两种方法：1) 针对已知数据分布的熵基调度；2) 针对参数服务器上未知数据分布的用户表示估计的最小二乘法方法。两种方法旨在选择多样化的用户，以减轻偏差并提高收敛性。数值和分析结果表明，通过减少冗余和节省能源，这些方法可提高学习性能。
引用
@article{arxiv.2501.18297,
title = {Cayley graphs on elementary abelian groups of extreme degree have complete cores},
author = {Guang Rao and Colin Tan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.18297},
year = {2025}
}
备注
16 pages