摘要

本文介绍了一种名为“One-shot Federated Learning (OSFL)”的创新范式，旨在解决物联网（IoT）设备快速增长带来的环境可持续性和数据隐私问题。OSFL通过将传统的联邦学习（FL）工作流程压缩为单一操作，显著减少了能源消耗、通信开销和延迟。结合生成学习技术，OSFL确保了数据隐私的同时，促进了IoT设备间的有效知识共享。此外，OSFL通过减少资源利用，与绿色可持续IoT的愿景无缝对接，有效延长了设备寿命并减轻了其环境足迹。研究强调了OSFL在重塑IoT应用领域（如节能智能城市和创新医疗解决方案）的变革潜力，标志着向更负责任、可持续和技术先进的未来迈出的关键一步。

原理

OSFL的核心创新在于将传统的多轮迭代通信的联邦学习流程简化为单一通信轮次。这种简化不仅大幅降低了能源消耗和通信开销，还通过生成学习技术确保了数据隐私。具体来说，OSFL利用生成模型在服务器端生成高质量的代理训练数据，这些数据由客户端提供的提示引导。通过这种方式，OSFL实现了在单一通信轮次内完成模型训练，同时保持了数据隐私和模型性能。

流程

OSFL的工作流程包括以下几个关键步骤：首先，客户端生成与本地训练数据相关的提示并上传至服务器。服务器接收到所有提示后，利用生成模型合成高质量的代理训练数据集。随后，服务器使用这个合成数据集训练全局模型。整个过程仅需一次通信，极大地提高了通信效率和能源效率。例如，在智能城市应用中，各个传感器设备通过生成提示参与全局模型的训练，而无需频繁传输原始数据。

应用

OSFL的应用前景广泛，特别适用于需要高效能源管理和数据隐私保护的IoT场景。例如，在智能城市中，OSFL可以用于优化能源消耗和交通管理；在医疗领域，OSFL可以支持分布式医疗数据分析，同时保护患者隐私。随着IoT设备的进一步普及，OSFL有望成为实现绿色、可持续IoT的关键技术。