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基于高效超网络的异构联邦学习
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
HypeMeFed是一种新的联邦学习框架，通过多出口网络架构和基于超网络的模型权重生成，支持客户的异构性。在真实设备测试中，HypeMeFed相较于FedAvg方法提高了准确度，减少了超网络内存需求，并加速了1.86倍。
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关键要点
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HypeMeFed是一种新的联邦学习框架。
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该框架结合了多出口网络架构和基于超网络的模型权重生成。
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HypeMeFed支持客户的异构性，并在异构模型层的特征空间中进行对齐。
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该方法解决了权重聚合过程中的层间信息不一致问题。
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在真实异构设备测试中，HypeMeFed相比FedAvg提高了5.12%的准确度。
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HypeMeFed减少了98.22%的超网络内存需求。
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HypeMeFed比简单的超网络方法加速了1.86倍。
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这些结果表明HypeMeFed在利用和吸引异构客户进行联邦学习方面的有效性。
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