在AIoT应用场景中,联邦学习和协同推理是两项至关重要的技术,它们在保护用户数据隐私、克服单个AIoT设备资源瓶颈以及提升AIoT设备智能化水平方面发挥着关键作用。以下是对这两项技术及其相关算法的详细介绍和展望:
联邦学习是一种分布式机器学习框架,它允许多个设备或组织在保护数据隐私的前提下共同训练模型。在AIoT应用场景中,联邦学习可以从以下几个方面进行展望:
此外,随着大模型时代的到来,联邦学习可以用于训练大模型,同时大模型也可以用于产生联邦学习所用的训练数据。模型异构联邦学习为实现大小模型之间的知识传递提供了可行方案,但在参数量巨大的模型中确定每部分参数的作用仍然是一项具有挑战性的任务。因此,未来的研究可以关注于如何优化模型参数的选择和分配,以实现更高效的知识传递和模型更新。
协同推理是一种利用多个设备的计算资源来提升推理性能的方法。在AIoT应用场景中,协同推理可以从以下几个方面进行展望:
此外,随着分离式学习思路的引入,联邦分离式学习成为了一个新兴的研究方向。未来的研究可以借鉴协同推理领域的模型切分优化算法来对联邦分离式学习的性能和能耗等指标进行优化,以实现更加高效和智能的联邦学习框架。