无源光网络上可扩展的联邦学习
网络与互联网体系结构
2020-10-30 v1
摘要
引入两步聚合以促进无源光网络(PONs)上可扩展的联邦学习(SFL)。结果表明，SFL使所需的PON上行带宽保持恒定，而与参与的客户端数量无关，同时带来约10%的学习精度提升。
引用
@article{arxiv.2010.15454,
title = {Scalable Federated Learning over Passive Optical Networks},
author = {Jun Li and Lei Chen and Jiajia Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.15454},
year = {2020}
}
备注
3 pages, 5 figures