• 2024-07-19FedNAS: Federated Deep Learning via Neural Architecture Search-_BaseLine-FedNAS
    背景与挑战:介绍FL,引出数据异构问题和数据不可见性,因此需要大量的人力来定制更好的模型架构,因为设备异构性,边缘设备需要更高的计算负担和通信成本。介绍解决数据异构的相关工作,指出这些工作需要强大的先验假设。预定义的模型不一定是最优的贡献:1.提出FedNAS方法,在边缘设备之间