算力物联网(CPIoT,computing power Internet of things)通过整合物联网(IoT,Internet of things)设备与强大的计算资源,为数据密集型任务提供了强大的支持,实现了智能决策。在CPIoT的隐私保护需求背景下,联邦学习(FL,federated learni...
详细信息
算力物联网(CPIoT,computing power Internet of things)通过整合物联网(IoT,Internet of things)设备与强大的计算资源,为数据密集型任务提供了强大的支持,实现了智能决策。在CPIoT的隐私保护需求背景下,联邦学习(FL,federated learning)作为一种旨在保护数据隐私、进行分布式学习的技术,为解决数据“孤岛”问题、执行复杂训练任务及大模型训练提供了新途径。虽然研发人员一直致力于开发更加成熟的FL系统以适应CPIoT环境,但目前的研究在深入探讨FL系统设计技术的优势与短板、技术特点与差异、支持与适用情况等方面仍然存在不足。因此,首先深入研究了当前业内有影响力的FL系统,包括开源框架和基准测试平台,并在CPIoT的不同技术维度上深入对比分析系统设计差异,建立了CPIoT环境下详细的FL开源框架与基准测试平台的选择标准及建议,使开发人员可以更加高效地选择合适的框架及平台。然后,列举了多种CPIoT场景下FL系统的选择与完整系统搭建的实验,使开发人员可以更好地借助上述技术实现FL应用。最后,总结了FL系统设计领域的标准化现状和发展挑战,并对未来发展进行了展望。旨在全面概述FL系统及其设计研究进展,为推动CPIoT与FL网络的深度融合提供参考,也为未来研究提供思路。
暂无评论