DOI码：10.1109/TNSE.2024.3447904
所属单位：杭州国际创新研究院
发表刊物：IEEE Transactions on Network Science and Engineering
刊物所在地：美国
关键字：hierarchical federated learning; data heterogeneity; aggregation weights; mobile edge computing; resource optimization
摘要：针对无线网络中的层次化联邦学习，分析MEC内独立同分布、MEC间非独立同分布数据条件下的数据异质性影响，推导训练损失上界。提出FedHelo算法，在时延和客户端能耗约束下联合优化聚合权重以及边缘和全局聚合频率。
备注：Early Access日期为2024-08-26；正式刊期为2024年11卷6期。
合写作者：Youjia Chen, Junnan Yang, Ming Ding, Peng Cheng, Haifeng Zheng
第一作者：Yuchuan Ye
论文类型：期刊论文
论文编号：10646590
学科门类：工学
一级学科：信息与通信工程
文献类型：SCI
卷号：11
期号：6
页面范围：6066-6079
ISSN号：2327-4697; 2334-329X
是否译文：否
发表时间：2024-08-26