Learning from straggler clients in federated learning

我们现在来翻译这篇摘要的最后一段。现有的联邦学习算法在学习来自客户端设备的模型更新时，如果有显著的时间延迟，它们的学习效果如何？在被调度后几分钟、几小时或几天后才回报的客户端中，有效地学习是否可能？我们通过开发由现实世界应用程序指导的客户端延迟的蒙特卡罗模拟来回答这些问题。我们研究了FedAvg和FedAdam等同步优化算法以及异步FedBuff算法，并观察到所有这些现有方法都难以从严重延迟的客户端中学习。为了改善这种情况，我们尝试了一些修改，包括蒸馏正则化和模型权重的指数移动平均值。最后，我们介绍了两种新算法，FARe-DUST和FeAST-on-MSG，分别基于蒸馏和平均。对EMNIST、CIFAR-100和StackOverflow基准联邦学习任务的实验表明，我们的新算法在处理滞后客户端时的准确性方面优于现有算法，同时在训练时间和总准确性之间提供更好的权衡。

本论文旨在解决现有联邦学习算法在面对客户端延迟反馈时的学习效率问题，通过开发模拟客户端延迟的 Monte Carlo 模拟来验证其有效性。

论文提出了两种新的算法 FARe-DUST 和 FeAST-on-MSG，分别基于蒸馏和平均化的思想，用于解决客户端延迟反馈时的学习效率问题。此外，论文还尝试了一些改进算法的方法，如蒸馏正则化和指数移动平均模型权重等。

论文通过实验验证了 FARe-DUST 和 FeAST-on-MSG 算法在面对客户端延迟反馈时具有更好的准确性和更好的训练时间与总准确性之间的平衡。实验使用了 EMNIST、CIFAR-100 和 StackOverflow 数据集，并开源了代码。

在这个领域中，最近的相关研究包括：《Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data》、《Federated Learning: Strategies for Improving Communication Efficiency》等。