面向智慧农业的双重动态量化优化联邦学习框架(FedDDO)

本文提出一种面向智慧农业的联邦学习（FL）双重动态量化优化框架（FedDDO），该框架创新性地整合了量化器设计、自适应比特分配与量化误差感知聚合。通过在客户端根据实时资源状况动态调整量化比特宽度，在服务器端基于量化误差反馈优化聚合权重，并设计最小相对量化误差（MRQE）量化器，有效解决了资源受限物联网（IoT）环境下的通信开销与数据异质性挑战。理论分析证明了其在非凸设置下的收敛性（收敛速率为O(1/√T)），实验在CIFAR-10/100及农业专用数据集上验证了其降低通信成本、加速收敛的能力，为智慧农业中的高效协同学习提供了可靠方案。

　　

章节概览

相关工作

联邦学习（FL）已成为智慧农业中隐私保护、协同模型训练的强大范式。通过将原始数据（如作物图像、土壤传感器读数、牲畜行为日志）保存在本地物联网（IoT）设备（例如，田间传感器、无人机、农用机械）上，FL使得农场和农业企业能够在不进行中心化数据收集的情况下联合学习鲁棒的模型。这种方法不仅保护了敏感的农场数据，也缓解了农村地区的网络瓶颈。

预备知识

联邦学习是一种去中心化的学习方法，多个客户端在不共享其原始数据的情况下协作训练一个全局模型。每个客户端 i ∈ [N] 持有一个本地数据集 Di = {xi,j}nij=1，并且数据在整个训练过程中都保留在设备上。FL中的一个关键挑战是统计异质性——客户端的数据分布 Di 可能差异显著，导致非独立同分布（non-IID）数据设置。对于每个客户端，其局部目标函数为：fi(θ) = (1/ni) Σnij=1 ?(θ, xi,j)，而全局目标是最小化所有客户端损失函数的加权平均。

理论分析

在本节中，我们主要讨论FedDQ算法关于量化系统范围设计的理论分析结果。我们在非凸函数下分析两种情况：E = 1 和 E > 1，其中 E 代表局部迭代的次数。通过统一优化目标并求解，我们进一步阐明了优化动机。

假设 1 L-平滑性

对于任意 w, w′ ∈ R^d 和 D 中的任何 ξ，有 ||??(w; ξ) - ??(w′; ξ)|| ≤ L(w - w′)。

假设 2 无偏随机梯度与有界方差

对于任意 w, w′ ∈ R^d 和 D 中的任何 ξ，有 E[???(w,ξ)] = ??(w); E||???(w,ξ)||² ≤ G²。

假设 3 有界量化误差

量化器 Ω_i 的误差是有界的。

问题定义与方法

根据定理1和定理2，我们可以推导出来自 Ψ 的系统总体量化误差，并提供以下定义来描述FL系统中的量化误差 Q：

Q = Σ^T-1_t=0 η_t² n G² Σ_i∈[n] ρ_i² (1 + ??_i)

因此，我们的目标是在有限数据包（通信预算）的情况下优化全局量化误差：

arg min_h0...T-1 Q

s.t. Σ^T-1_t=0 h_t ≤ H, h_t ≥ 1, ? t = 0 ? T - 1

其中 H 代表总比特预算，h_t 表示第 t 轮分配的比特数，总比特预算约束了整个训练过程的通信资源。

实验

在本节中，我们将介绍相关的实验设置，并在多种实验环境下分析FedDDO的优越性。

结论

FedDDO框架采用双重动态量化策略，有效解决了联邦学习中的通信开销和数据异质性难题。在资源受限的物联网环境（如智慧农业）中，众多传感器和边缘设备在有限资源预算（数据包）下运行，FedDDO在显著降低通信成本的同时，保持了较高的全局模型精度。通过提升分布式农场节点间协同学习的效率，该框架为农业环境下的可持续人工智能应用提供了有力支持。