Paper#Federated Learning, Mixture-of-Experts, AI🔬 Research分析: 2026年1月3日 19:16

FLEX-MoE：面向资源受限FL的联邦混合专家模型

发布:2025年12月28日 20:32
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ArXiv

分析

本文解决了在联邦学习 (FL) 环境中部署混合专家 (MoE) 模型的挑战，特别关注资源限制和数据异构性。主要贡献是 FLEX-MoE，一个优化专家分配和负载平衡的框架，以提高在客户端资源有限且数据分布非 IID 的 FL 设置中的性能。本文的重要性在于其在边缘设备上实现大规模条件计算模型的实用方法。

引用

“FLEX-MoE 引入了客户端-专家适应度分数，通过训练反馈量化专家对本地数据集的适用性，并采用基于优化的算法来最大化客户端-专家专业化，同时在全系统范围内强制平衡专家利用率。”

较旧

Federated Learning With L0 Constraint Via Probabilistic Gates For Sparsity

较新

Robustness of OLS to sample removals: Theoretical analysis and implications

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来源: ArXiv