典型文献
一种面向云边端系统的分层异构联邦学习方法
文献摘要：
联邦学习(federated learning)通过用上传模型参数的方式取代了数据传输,降低了隐私泄露的风险.然而,将联邦学习应用到云边端框架下时,一方面,由于云边端存在边缘和终端两层分布式框架,对传统的单层联邦学习提出挑战;另一方面,终端节点因资源异构难以训练相同复杂度的模型,无法满足联邦学习客户端统一模型的假设.针对上述第1个问题,从传统的单层联邦学习方法出发,设计了面向云边端分层部署模型的联邦学习方案;针对第2个问题,通过在终端模型插入分支的方式,将大模型拆分为不同复杂度的小模型适配不同客户端资源状态,从而实现异构联邦学习.同时,考虑到终端存在大量无标签数据无法进行有效模型训练的问题,还提出了针对联邦框架的半监督学习方法,实现对无标签数据的有效利用.最终,通过MNIST和FashionMNIST数据集对方法进行了验证.实验结果表明,在有效避免隐私泄露的前提下,相比于其他同构和异构学习方法,所提方法最大可提升22％的模型准确率;在计算、通信、存储等资源开销上均有明显降低.
文献关键词：
联邦学习;隐私安全;资源异构;云边端;半监督学习
中图分类号：
作者姓名：
钟正仪;包卫东;王吉;吴冠霖;赵翔
作者机构：
国防科技大学大数据与决策实验室 长沙 410003;军事科学院 北京 100089
文献出处：
引用格式：
[1]钟正仪;包卫东;王吉;吴冠霖;赵翔-.一种面向云边端系统的分层异构联邦学习方法)[J].计算机研究与发展,2022(11):2408-2422
A类：
FashionMNIST
B类：
云边端,端系统,联邦学习,federated,learning,数据传输,隐私泄露,学习应用,两层,分布式框架,端节,资源异构,足联,客户端,统一模型,学习方案,大模型,拆分,无标签数据,模型训练,对联,半监督学习,模型准确率,开销,隐私安全
AB值：
0.276538
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