联邦学习中挑选客户端的策略
时间: 2023-10-21 09:03:37 浏览: 66
联邦学习中挑选客户端的策略可以分为两类:集中式和分散式。
集中式的策略通常由中央服务器来控制,根据客户端的可用性、性能、数据量等因素来挑选客户端。这种策略可以确保客户端的质量,但是需要大量的通信和计算资源。
分散式的策略则是由客户端自行决定是否参与联邦学习,并决定上传哪些数据。这种策略相对于集中式来说更加灵活和高效,但是也可能导致一些不良客户端参与其中,影响整个联邦学习的效果。
在实际应用中,通常会根据具体情况选择不同的挑选策略。
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找几篇最新的联邦学习客户端挑选策略
以下是几篇最新的联邦学习客户端挑选策略的论文:
1. "FedCS: Federated Clustering with Spectral Initialization for Client Selection in Federated Learning",2021年发表。该论文提出了一种名为FedCS的新方法,采用基于聚类和谱初始化的客户端选择策略,以提高联邦学习的性能和效率。
2. "FedFast: Efficient Client Selection for Federated Learning via Multi-Level Feature Aggregation",2021年发表。该论文提出了一种名为FedFast的新方法,采用基于多层特征聚合的客户端选择策略,以提高联邦学习的性能和效率。
3. "Federated Learning with Adaptive Client Selection",2020年发表。该论文提出了一种自适应客户端选择策略,以在联邦学习中实现更好的性能和效率。
4. "Federated Learning with Non-IID Data: Client Clustering and Adaptive Learning Rate",2020年发表。该论文提出了一种客户端聚类和自适应学习率的联邦学习方法,以在非独立同分布数据上实现更好的性能和效率。
这些论文提出的方法都有不同的优势和适用场景,具体选择哪种方法需要根据实际情况进行评估和比较。
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