面向低开销无线联邦学习的仿真数据集

本数据集具有四个数据文件，其中面向异构无线联邦学习的用户调度与本地训练联合优化仿真数据集包括BDQ智能体训练过程的累积奖励数据，以及在不同的系统参数和训练超参数配置下采用不同用户调度和本地训练策略训练得到的模型测试准确率及相应的能量开销实验数据；面向无线联邦学习的上行模型联合压缩仿真数据集包括采用两种不同的上行压缩策略对应的联邦学习模型压缩误差和收敛精度数据；基于联邦学习的高效无线电地图构建仿真数据集包括不同样本数量条件下面向无线电地图构建的联邦学习模型训练损失函数值、上行通信累积开销、下行通信累积开销数据；基于隐私保护的激励机制无线联邦学习仿真数据集包括在不同参与训练设备数量条件下的服务器效用函数值以及边缘设备平均效用函数值，在不同安全速率要求下服务器效用函数值的变化情况。数据量为1.7MB。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个面向低开销无线联邦学习的仿真数据集，包含四个子数据集，涉及用户调度与本地训练联合优化、上行模型联合压缩、高效无线电地图构建以及隐私保护的激励机制。它提供了累积奖励、模型准确率、能量开销、压缩误差、收敛精度、训练损失、通信开销和效用函数值等实验数据，数据量为1.7MB，包含48个文件，格式多样。