Hierarchical and Decentralised Federated Learning

解决问题： 本篇论文旨在解决传统联邦学习方法无法应对复杂的物联网等分布式环境中的挑战，提出了一种分层联邦学习的方法，以实现更高效的模型聚合和更好的性能表现，同时降低通信成本和保护数据隐私。

关键思路： 分层联邦学习是一种扩展传统联邦学习的方法，通过根据应用需求或部署环境的特性（如资源能力和/或网络连接性）实现更高效的模型聚合，从而平衡云边计算的优势。本篇论文提出的方法相比当前领域的研究，具有更好的适应性和灵活性，可以在更广泛的领域中应用。

其他亮点： 本篇论文提出的分层联邦学习方法，可以在智能农业和智能能源管理等领域中实现更好的性能和更低的成本，同时也可以在传统联邦学习无法适用的环境中部署。在实验设计方面，本篇论文还需要设计和实现模型聚合算法、软件框架和基础设施，以便研究人员和工程师可以在不同领域中使用。

关于作者： 本篇论文的主要作者为Omer Rana、Theodoros Spyridopoulos、Nathaniel Hudson、Matt Baughman、Kyle Chard和Ian Foster。他们分别来自英国卡迪夫大学、英国伦敦大学学院、英国纽卡斯尔大学、美国芝加哥大学和美国芝加哥大学。其中，Ian Foster是著名的分布式计算专家，曾经参与开发了著名的Globus Toolkit等代表作。

相关研究： 近期的相关研究包括：

  1. "Federated Learning with Non-IID Data"，作者为Peter Kairouz等，发表于ICML 2019；
  2. "Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data"，作者为H. Brendan McMahan等，发表于AISTATS 2017；
  3. "Towards Federated Learning at Scale: System Design"，作者为S. Bonawitz等，发表于SysML 2019。

论文摘要：分层和分散的联邦学习 Omer Rana, Theodoros Spyridopoulos, Nathaniel Hudson, Matt Baughman, Kyle Chard, Ian Foster, 等 联邦学习已经显示出在分布式环境中训练机器学习模型的巨大潜力，同时减少通信成本并保护数据隐私。然而，复杂的物理系统（如物联网）的出现带来了新的挑战，这些挑战不能通过传统的联邦学习方法来满足。分层联邦学习扩展了传统的联邦学习过程，以根据应用需求或部署环境的特征（例如资源能力和/或网络连接性）实现更有效的模型聚合。它说明了在云-边缘连续体中平衡处理的好处。分层联邦学习可能是各种应用的关键因素，例如智能农业和智能能源管理，因为它可以提高性能和降低成本，同时还可以在不适合传统联邦学习的环境中部署联邦学习工作流程。需要设计和实现模型聚合算法、软件框架和基础设施，以使这些解决方案对越来越多的领域的研究人员和工程师可用。

分层联邦学习也引入了许多新的挑战。例如，存在隐含的基础设施挑战。还存在通用模型和个性化模型之间的权衡。如果存在数据的地理模式（例如，智能农场中的土壤条件很可能与该地区的地理有关），那么在本地使用的模型必须考虑自己的地理位置以及全球学习的模型。分层联邦学习对于未来的联邦学习解决方案至关重要，因为它可以在多个层次上聚合和分发模型，以最优地服务于局部依赖和全局异常鲁棒性之间的权衡。

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