arXiv 机器学习· Mohamed Shaaban, Mohamed Elmahallawy, Marius Bernahrndt, Tobias Hecking·· 2 天前AI 评分33
用于近地轨道卫星星载学习的资源感知型联邦 MoE 框架 COSMIC-FL
Resource-Aware Federated Mixture-of-Experts with Adaptive Pruning for Onboard Learning in LEO Satellite Constellations
AI 导读
研究人员提出针对近地轨道（LEO）卫星星座的资源感知型联邦学习框架 COSMIC-FL，用于实现高效的星载学习。该框架结合 Sliced 与 Modular 两种 MoE 架构以及语义专家路由，并整合分阶段优化与三类结构化剪枝策略，使卫星仅训练和传输与本地数据相关的专家路径。
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