arXiv · ML· Kai Wang, Chee Wei Tan·· 8 小时前AI 评分21
HAFL：基于空天地一体化网络的层级异步联邦学习框架
Hierarchical Asynchronous Federated Learning over Space-Air-Ground Integrated Networks
AI 导读
针对 6G 去中心化边缘基础设施，论文提出低轨卫星辅助的层级异步联邦学习框架 HAFL，通过地面卫星链路实现资源受限客户端协作。 HAFL 采用异步 Gauss-Seidel 型更新替代同步方法以加快收敛，并为凸及非凸目标提供理论收敛性证明，联合优化超参数以降低全局训练时延。 在基准 DNN 和数据集评估中，HAFL 实现更快的初始收敛和可比对的最终性能，显著减少全局轮次和通信成本。
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