Federated Edge Learning: Knowledge Distillation Survey

Основні поняття

知識蒸留は、Federated Edge Learning（FEL）における課題を解決するための重要な技術であり、モデル間の知識転送と共同トレーニングを可能にします。

Анотація

知識蒸留は、Federated Edge Learning（FEL）における重要な技術であり、端末機器の限られたリソースや異種性、個人化ニーズ、非理想的な通信チャネルなどの課題に対処するために活用されています。KDは大規模なエッジモデルを端末機器向けに圧縮したり、ローカル適応知識を端末機器モデルに転送したりすることができます。先行研究では、KDが制約されたデバイスリソースへの対処や異種デバイスおよびユーザー要件への適応、通信チャンネルやネットワークトポロジーへの適応に成功しています。これらのアプローチは、KDをエンド-エッジ-クラウド協力を通じて大規模なモデルトレーニングを実現するために活用しています。

Статистика

2021YFB2900102と中国国家自然科学基金（No.62072436, No.62002346, No.61872028）から支援されている。
arXiv:2301.05849v3 [cs.LG] 5 Mar 2024

Цитати

"Knowledge Distillation (KD) has been leveraged as an important technique to tackle the above challenges in FEL."
"Previous works integrating KD into the training process of FEL have been successful in tackling constrained device resources."
"KD can be customized to solve various machine learning problems, such as model compression, distributed learning, etc."

Ключові висновки, отримані з

Knowledge Distillation in Federated Edge Learning

by Zhiyuan Wu,S... о arxiv.org 03-06-2024

https://arxiv.org/pdf/2301.05849.pdf

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