【摘 要】
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伴随着各国对于个人隐私数据的立法保护,数据孤岛这一问题变得突出。对此,联邦学习是最佳选择。传统的联邦学习存在一些尚未解决的问题,如数据分布、全局模型的泛化性和可靠中心服务器。本文针对这些问题和不足进行改进:（1）数据分布问题:在实际生活中,数据普遍以非独立同分布形式存在,增大了数据之间的离散程度,数据的特征提取难度较大。针对数据非独立同分布问题,本文在第三章和第四章分别给出不同的解决方法。第三章提
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伴随着各国对于个人隐私数据的立法保护,数据孤岛这一问题变得突出。对此,联邦学习是最佳选择。传统的联邦学习存在一些尚未解决的问题,如数据分布、全局模型的泛化性和可靠中心服务器。本文针对这些问题和不足进行改进:（1）数据分布问题:在实际生活中,数据普遍以非独立同分布形式存在,增大了数据之间的离散程度,数据的特征提取难度较大。针对数据非独立同分布问题,本文在第三章和第四章分别给出不同的解决方法。第三章提出DCMT模型,利用空洞卷积获取较大的感受野,为提取关节点特征融入Transformer机制,加强对非独立同分布数据的特征提取;本文在第四章提出M-Res Net模型,在Res Net18中加入注意力机制,较深的网络模型加强对非独立同分布数据的特征提取。（2）全局模型的泛化性问题:现有联邦学习算法,针对特定问题进行改进,得到的全局模型泛化性能较差。本文第三章提出了Fed MMD算法,在模型聚合前进行各个客户端模型的比较,得到各模型之间域差后进行赋予不同的权重,Fed MMD算法得到的全局模型泛化性能较高。（3）可靠中心服务器问题:现有的联邦学习已经有基于去中心化的算法,不需要可靠的中心服务器进行全局模型的计算,但是其安全性和效率较低。本文第四章提出DFLBC算法,不需要可靠的中心服务器,在基于区块链技术的基础上进行联邦学习全局模型建立,能够确保框架的安全性。同时为提高DFLBC算法的全局模型建模效率,根据马尔科夫性给与不同客户端不同的权重,使得去DFLBC全局模型在一定程度上得到了提升。实验数据表明,本文提出两个联邦学习框架能够缓解现有算法的缺点,对于中心化联邦学习提出Fed MMD算法,得到泛化能力较强的全局模型;在去中心化联邦学习中提出了DFLBC算法,在不依赖中心化服务器的基础上,能够得到媲美中心化服务器的全局模型。
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