QuantFL: Sustainable Federated Learning for Edge IoT via Pre-Trained Model Quantisation
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Herath, Charuka, Rahulamathavan, Yogachandran, De Silva, Varuna, Lambotharan, Sangarapillai |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
DSFL: A Dual-Server Byzantine-Resilient Federated Learning Framework via Group-Based Secure Aggregation
von: Herath, Charuka, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Herath, Charuka, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FheFL: Fully Homomorphic Encryption Friendly Privacy-Preserving Federated Learning with Byzantine Users
von: Rahulamathavan, Yogachandran, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Rahulamathavan, Yogachandran, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Enhancing Federated Learning Convergence with Dynamic Data Queue and Data Entropy-driven Participant Selection
von: Herath, Charuka, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Herath, Charuka, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Orthogonal Subspace Projection for Continual Machine Unlearning via SVD-Based LoRA
von: Rahulamathavan, Yogachandran, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Rahulamathavan, Yogachandran, et al.
Veröffentlicht: (2026)
PLEX: Perturbation-free Local Explanations for LLM-Based Text Classification
von: Rahulamathavan, Yogachandran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rahulamathavan, Yogachandran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Attention-based Adversarial Robust Distillation in Radio Signal Classifications for Low-Power IoT Devices
von: Zhang, Lu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Lu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Neural Rejection System Against Universal Adversarial Perturbations in Radio Signal Classification
von: Zhang, Lu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Lu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Maximizing Uncertainty for Federated learning via Bayesian Optimisation-based Model Poisoning
von: Aristodemou, Marios, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Aristodemou, Marios, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Hybrid Training-time and Run-time Defense Against Adversarial Attacks in Modulation Classification
von: Zhang, Lu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Lu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
VARS-FL: Validation-Aligned Client Selection for Non-IID Federated Learning in IoT Systems
von: Lakas, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Lakas, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Multi-Agent Reinforcement Learning Counteracts Delayed CSI in Multi-Satellite Systems
von: Aristodemou, Marios, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Aristodemou, Marios, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Recommending Pre-Trained Models for IoT Devices
von: Patil, Parth V., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Patil, Parth V., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Countermeasures Against Adversarial Examples in Radio Signal Classification
von: Zhang, Lu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Lu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CyclicFL: A Cyclic Model Pre-Training Approach to Efficient Federated Learning
von: Zhang, Pengyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhang, Pengyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
DapperFL: Domain Adaptive Federated Learning with Model Fusion Pruning for Edge Devices
von: Jia, Yongzhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jia, Yongzhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
XAI-SOH-FL: Enhancing SOH-FL with Adaptive Aggregation and Explainable AI for Intrusion Detection in Heterogeneous IoT
von: Aslam, Ambreen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Aslam, Ambreen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Cutting-Edge Deep Learning Method For Enhancing IoT Security
von: Ansar, Nadia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ansar, Nadia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Vision Transformer with Adversarial Indicator Token against Adversarial Attacks in Radio Signal Classifications
von: Zhang, Lu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Lu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Towards a Transformer-Based Pre-trained Model for IoT Traffic Classification
von: Bazaluk, Bruna, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bazaluk, Bruna, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Shaping the Future of IoT with Edge Intelligence
Veröffentlicht: (2023)
Veröffentlicht: (2023)
GeFL: Model-Agnostic Federated Learning with Generative Models
von: Kang, Honggu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kang, Honggu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Squat: Quant Small Language Models on the Edge
von: Shen, Xuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shen, Xuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
LLMs meet Federated Learning for Scalable and Secure IoT Management
von: Otoum, Yazan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Otoum, Yazan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Hybrid Machine Learning Models for Intrusion Detection in IoT: Leveraging a Real-World IoT Dataset
von: Akif, Md Ahnaf, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Akif, Md Ahnaf, et al.
Veröffentlicht: (2025)
TinyML-Enabled IoT for Sustainable Precision Irrigation
von: Taueatsoala, Kamogelo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Taueatsoala, Kamogelo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Leveraging Machine Learning for Botnet Attack Detection in Edge-Computing Assisted IoT Networks
von: Rupanetti, Dulana, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rupanetti, Dulana, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Modeling Quantum Federated Autoencoder for Anomaly Detection in IoT Networks
von: Chaudhary, Devashish, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chaudhary, Devashish, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Large Language Models (LLMs) for Semantic Communication in Edge-based IoT Networks
von: Kalita, Alakesh
Veröffentlicht: (2024)
von: Kalita, Alakesh
Veröffentlicht: (2024)
An Efficient Unsupervised Federated Learning Approach for Anomaly Detection in Heterogeneous IoT Networks
von: Tajgardan, Mohsen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Tajgardan, Mohsen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
IP-FL: Incentivized and Personalized Federated Learning
von: Khan, Ahmad Faraz, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Khan, Ahmad Faraz, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Enhancing IoT Security Against DDoS Attacks through Federated Learning
von: Shirvani, Ghazaleh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shirvani, Ghazaleh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
AugFL: Augmenting Federated Learning with Pretrained Models
von: Yue, Sheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yue, Sheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Federated Quantum Kernel Learning for Anomaly Detection in Multivariate IoT Time-Series
von: Chen, Kuan-Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Kuan-Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
OptiFLIDS: Optimized Federated Learning for Energy-Efficient Intrusion Detection in IoT
von: Elouardi, Saida, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Elouardi, Saida, et al.
Veröffentlicht: (2025)
IoT-MCP: Bridging LLMs and IoT Systems Through Model Context Protocol
von: Yang, Ningyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Ningyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SliderQuant: Accurate Post-Training Quantization for LLMs
von: Wang, Shigeng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Shigeng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
NeFL: Nested Model Scaling for Federated Learning with System Heterogeneous Clients
von: Kang, Honggu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Kang, Honggu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Towards Sustainable IoT: Challenges, Solutions, and Future Directions for Device Longevity
von: Shirvani, Ghazaleh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shirvani, Ghazaleh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedCCA: Client-Centric Adaptation against Data Heterogeneity in Federated Learning on IoT Devices
von: Wang, Kaile, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Kaile, et al.
Veröffentlicht: (2026)
OledFL: Unleashing the Potential of Decentralized Federated Learning via Opposite Lookahead Enhancement
von: Li, Qinglun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Qinglun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
DSFL: A Dual-Server Byzantine-Resilient Federated Learning Framework via Group-Based Secure Aggregation
von: Herath, Charuka, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
FheFL: Fully Homomorphic Encryption Friendly Privacy-Preserving Federated Learning with Byzantine Users
von: Rahulamathavan, Yogachandran, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Enhancing Federated Learning Convergence with Dynamic Data Queue and Data Entropy-driven Participant Selection
von: Herath, Charuka, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Orthogonal Subspace Projection for Continual Machine Unlearning via SVD-Based LoRA
von: Rahulamathavan, Yogachandran, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
PLEX: Perturbation-free Local Explanations for LLM-Based Text Classification
von: Rahulamathavan, Yogachandran, et al.
Veröffentlicht: (2025)