FedKit：实现 Android 与 iOS 的跨平台联邦学习
机器学习
2024-02-19 v1 网络与互联网体系结构
摘要
我们提出了 FedKit，一个专为 Android 和 iOS 设备上的跨平台联邦学习（FL）研究量身定制的联邦学习系统。FedKit 通过实现模型转换、硬件加速训练和跨平台模型聚合，将跨平台 FL 开发流程管道化。我们的 FL 工作流支持生产中灵活的机器学习操作，促进了持续的模型交付和训练。我们已将 FedKit 部署在大学校园健康数据分析的实际用例中，证明了其有效性。FedKit 在 https://github.com/FedCampus/FedKit 上开源。
引用
@article{arxiv.2402.10464,
title = {FedKit: Enabling Cross-Platform Federated Learning for Android and iOS},
author = {Sichang He and Beilong Tang and Boyan Zhang and Jiaoqi Shao and Xiaomin Ouyang and Daniel Nata Nugraha and Bing Luo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.10464},
year = {2024}
}
备注
This work has been accepted for demonstration on IEEE International Conference on Computer Communications (INFOCOM) 2024