网络边缘联邦学习的资源管理
网络与互联网体系结构
2022-02-07 v2 机器学习
摘要
联邦学习已被探索作为边缘训练的一种有前景的解决方案，其中终端设备协作训练模型而不与其他实体共享数据。由于这些学习模型的执行发生在资源有限的边缘，必须开发新的解决方案。本文描述了近期关于边缘资源管理的工作，并探讨在边缘执行联邦学习所面临的挑战和未来方向。论文中将讨论该管理的一些问题，如资源发现、部署、负载均衡、迁移和能效。
引用
@article{arxiv.2107.03428,
title = {Management of Resource at the Network Edge for Federated Learning},
author = {Silvana Trindade and Luiz F. Bittencourt and Nelson L. S. da Fonseca},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.03428},
year = {2022}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:1803.05255 by other authors