【上海交通大学】分布式移动端机器学习综述论文，28页pdf

近年来，移动设备得到了越来越大的发展，计算能力越来越强，存储空间越来越大。一些计算密集型的机器学习和深度学习任务现在可以在移动设备上运行。为了充分利用移动设备上的资源，保护用户的隐私，提出了移动分布式机器学习的思想。它使用本地硬件资源和本地数据来解决移动设备上的机器学习子问题，只上传计算结果而不是原始数据来帮助全局模型的优化。该体系结构不仅可以减轻服务器的计算和存储负担，而且可以保护用户的敏感信息。另一个好处是带宽的减少，因为各种各样的本地数据现在可以参与培训过程，而不需要上传到服务器。本文对移动分布式机器学习的研究现状进行了综述。我们调查了一些广泛使用的移动分布式机器学习方法。我们还就这一领域的挑战和未来方向进行了深入的讨论。我们相信这项调查能够清晰地展示移动分布式机器学习的概况，并为移动分布式机器学习在实际应用中的应用提供指导。