Enhancing Decentralized Federated Learning With Model Pruning and Adaptive Communication
Rattachement africain : cn, us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Federated learning (FL) is a distributed learning paradigm that enables large-scale IoT devices to collaboratively train a shared model while preserving the privacy of local data. To avoid the single-point-of-failure of the conventional parameter server architecture, the study concentrates on the decentralized FL (DFL) paradigm building on the device-to-device communication network. However, existing DFL frameworks encounter challenges related to resource limitations, privacy protection, and data heterogeneity. To overcome these challenges, the study proposes and implements DF$^{2}$-MPC in industrial IoT, an efficient DFL framework with personalized model pruning and adaptive communication. Specifically, a personalized pruning ratio determination approach is designed by exploiting the model pruning technique. This approach enables all devices to flexibly determine pruning ratios by themselves, thereby achieving both communication savings and privacy protection. Then, this study designs an adaptive neighbor selection scheme, which can enhance model performance and foster model consensus under resource constraints. In addition, the study theoretically proves the convergence performance of DF$^{2}$-MPC. Finally, extensive simulations on three real-world traces are conducted to corroborate the superiority of DF$^{2}$-MPC, demonstrating that the method can improve communication efficiency with satisfactory model accuracy and convergence performance.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Enhancing Decentralized Federated Learning With Model Pruning and Adaptive Communication
- Date Crossref
- 01/01/2025
- Éditeur
- Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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University of Science and Technology of China pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Suzhou University of Science and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Temple University Center for Networked Computing pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Soochow University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Northeastern University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Computer Science and Technology / Suzhou Institute for Advanced Research / CAS Key Laboratory of Wireless-Optical Communications/ State Key Laboratory of Cognitive Intelligence pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Computer and Communication Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
University of Science and Technology of China, Suzhou University of Science and Technology et Center for Networked Computing — Temple University, avec 4 autres affiliations.
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