We propose a novel training recipe for federated learning with heterogeneous networks where each device can have different architectures. We introduce training with a side objective to the devices of higher complexities to jointly train different architectures in a federated setting. We empirically show that our approach improves the performance of different architectures and leads to high communication savings compared to the state-of-the-art methods.


翻译:我们提出一种新的培训方法,用于与各种网络进行联合学习,其中每个设备都可以有不同的结构。 我们引入培训,其附带目标与复杂程度更高的设备有关,在联合环境下联合培训不同的结构。 我们的经验表明,我们的方法改善了不同结构的性能,并导致与最先进的方法相比,通信节约了很高的费用。

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在计算机网络中,异构网络是一种连接计算机和其他设备的网络,其中操作系统和协议有显著差异。例如,将基于微软Windows和Linux的个人计算机与苹果Macintosh计算机连接起来的局域网(LANs)是异构的。异构网络也被用于使用不同接入技术的无线网络中。例如,通过无线局域网提供服务并在切换到蜂窝网络时能够维持服务的无线网络称为无线异构网络。
剑桥大学《数据科学: 原理与实践》课程,附PPT下载
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