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联合学习在合作推理系统中的应用：以早退出网络为例
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
边缘智能结合人工智能和边缘计算，通过Federated Learning实现隐私保护的机器学习。分层联邦学习框架提高通信效率。作者提出了一种具有联邦深度强化学习和联邦学习的分散式缓存算法。
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关键要点
- 边缘智能结合人工智能和边缘计算，实现数据本地处理。
- 隐私保护的机器学习范式Federated Learning（FL）允许数据所有者在不传输原始数据的情况下训练模型。
- FL网络面临通信效率瓶颈，尤其是在成千上万个异构分布式设备中。
- 提出的分层联邦学习（HFL）框架通过集群领导者聚合中间模型，提高通信效率。
- 改进的边缘服务器资源利用可以有效弥补缓存容量的限制。
- 用户体验质量（QoE）被建模为综合系统成本，以减轻软点击的影响。
- 提出的分散式缓存算法结合了联邦深度强化学习（DRL）和联邦学习（FL），实现多个代理独立学习和决策。
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