内蒙古大学李刚研究员课题组在跨设备联邦学习方面取得了新的进展，研究成果以“Incentive Mechanism Design for Cross-Device Federated Learning: A Reinforcement Auction Approach”为题，发表于国际移动计算领域顶级期刊、中国计算机协会（CCF）荐A类期刊IEEE Transactions on Mobile Computing (IEEE TMC)，内蒙古大学为第一完成单位。
跨设备联邦学习中需要设计高的激励机制，以此来吸引足够多的用户参与联邦学习，提高模型精度和泛化能力。目前的设计主要局限于网络层，没有充分考虑到资源受限的终端对模型训练能的影响。针对这一问题，论文设计了一种基于强化学习的拍卖机制(RAM)，该机制包括上下两层，其中上层采用强化学习来模拟拍卖机制，给出终端设备选择策略和奖励策略，而将终端设备上的资源分配方案放在下层实施，中央控制单元可以不需要事先知晓终端设备的相关信息，如计算能力和通信能力。
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展开剩余48%论文作者包括：李刚研究员（第一作者），加拿大康考迪亚大学（Concordia University）Jun Cai教授，以及武汉科技大学鲁剑锋教授等。这项研究得到了自治区留学人员创新创业启动支持计划、内蒙古大学“骏马计划”高层次人才引进项目等项目的支持。
地址：大城县广安工业区论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10770572
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发布于：湖北省