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提出了一种 高效 异步 的联邦学习机制EAFLM
(Efficient Asynchronous Fedrated Learning Mechanism)
其中：
高效的实现目标主要是实现通信压缩，文章在前人Chen等人提出的LAG自适应压缩的工作基础上，提出了一种阈值自适应的压缩算法。文章中的通信压缩属于“通信稀疏化”的范畴。
异步方面的工作是实现了各个边缘设备真正的异步训练，允许节点在任何学习过程中加入或退出联邦学习。提出了双重权重的方法以解决异步学习带来的性能降低问题。
联邦学习机制
EAFLM机制框架示意图
其中：
自适应阈值梯度压缩模块包含：自适应阈值计算子模块、梯度通信压缩子模块
异步联邦学习模块 横跨参数服务器Level和边缘节点Level，其包含：位于边缘节点上的 学习状态监控子模块 和 位于参数服务器上的 双重权重计算子模块、梯度修正子模块、参数更新子模块。
第k轮参数服务器（更新后）的参数
节点i基于第k轮的参数计算出的k轮的梯度
M中所有节点在k轮计算出的梯度总和
所有边缘节点的集合M
M中总的元素个数
所有节点的样本总数
节点i的样本总数
节点i当前纪元的样本权重
节点i当前纪元的参数权重
文章提出的通信压缩方法属于“通信稀疏化”的范畴，基于Chen等人提出的LAG自适应压缩的工作基础之上。
首先定义在某一轮次中，与参数服务器发生通信的节点为“勤奋节点hard work”，而被忽略的节点为“懒惰节点lazy”，记勤奋节点集合MˇH，懒惰节点集合MˇL，因此
M=MˇL+MˇH
梯度可以表示为：
懒惰节点集合MˇL满足：
设置更新参数的优化算法为 梯度下降算法gradient descent，即：
（其中α为学习率）
（3）带入（2）：
其中
,由均值不等式【
a 2+ b2 >= (a+b)2 / 2
】
得，
（理解：（5）是经过均值不等式推导，因此右侧部分是大于左侧 ||·||2 部分这是必然成立的，而（4）是定义推导而出的“定义为lazy节点的条件式”，因此 (4)右侧 >= (5)右侧 如果成立，（4）右侧 >=左侧部分 则必然成立。然后(4)右侧 >= (5)右侧等式的基础上两边各除以（MˇL）2 可得（6）。因此满足（6）一定可以满足（2）。）
由于集合 ＭˇL的总数无法事先获取， 所以为了简化问题， 我们引入比例系数β来衡量集合ＭˇＬ的节点总数， 即ｍˇＬ＝βｍ。（比例系数其实就是所有节点中lazy节点数量所占的比例） 整理式（６） 可得：
而因为通常难以获得θk-θk-1，且学习过程中的参数逐渐趋于平滑，因此取近似：
（D=1 即说明，θk-θk-1 取上一轮（k-1轮）的参数差异）
此时式（7）变为：
此时，本式作为节点设备在上传梯度之前进行梯度检查的自检表达式。
异步联邦学习可能有很多因素导致：加入学习的时间、节点的算力不同、梯度压缩、外部因素 等
权重分为两个权重：样本权重、参数权重
①样本权重：
②参数权重：受梯度的目标参数与当前全参数数据在时间上的相近程度所影响
定义优化过程中的 陈旧度
进一步定义参数权重：
在使用边缘节点提交的梯度对全局模型优化之前，需要对梯度进行 双重权重修正，在此之后才可继续参与全局模型的优化：
在前面的文章可以知道，对于本文的实验，参数权重中的数值α取0.9，阈值自适应梯度压缩中的D取1。
实验配置：
评价指标：
准确率Acc（指Top-1 Accuracy）：越高越好
压缩率CR：越低压缩程度越强
压缩平衡指数CBI：
实验结果：
（β是前文中的比例系数，其实就是所有节点中lazy节点数量所占的比例）
图表：
EAFLM与LAG性能对比：
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