边缘辅助的自适应稀疏联邦学习优化算法

来源：电子与信息学报杂志2025年第3期北京时间：

作者：陈晓, 仇洪冰, 李燕龙

单位：桂林电子科技大学信息与通信学院 桂林 541004

摘要：联邦学习中，高模型贡献率的无线网络设备通常由于算力不足、能量有限成为掉队者，进而增加模型聚合时延并影响全局模型精度。针对此问题，该文设计了联合边缘服务器辅助训练和模型自适应稀疏联邦学习架构，并提出了基于边缘辅助训练的自适应稀疏联邦学习优化算法。首先，引入边缘服务器为算力不足或能量受限的设备提供辅助训练。构建了辅助训练和通信、计算资源分配的优化模型，并采用多种深度强化学习方法求解优化的辅助训练决策。其次，基于辅助训练决策，在每个通信轮次自适应地对全局模型进行非结构化剪枝，进一步降低设备的时延和能耗开销。实验结果表明，所提算法极大地减少了掉队设备，其模型测试精度优于经典联邦学习的测试精度；利用深度确定性策略梯度(DDPG)优化辅助资源分配的算法有效地减少了系统训练时延，提升了模型训练效率。

关键词：联邦学习, 边缘服务器, 自适应稀疏, 深度强化学习, 非结构化剪枝

基金资助：国家自然科学基金(61571143)，广西研究生教育创新计划(YCBZ2022106)