【摘 要】
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近年来,随着物联网技术和人工智能技术的不断发展,使得物联网设备的智能化程度越来越强。当前这种智能化主要是通过利用物联网设备汇聚大量数据,并通过集中式机器学习训练模型。然而,这种将设备数据进行汇聚到云端进行模型学习的方式,导致网络瓶颈和终端用户隐私泄露问题,其严重阻碍物联网的推广和应用。面向智能物联网的联邦学习可以实现数据不出客户端进行共享模型学习,从而有效减少网络传输的数据量以及保护客户端数据的隐
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近年来,随着物联网技术和人工智能技术的不断发展,使得物联网设备的智能化程度越来越强。当前这种智能化主要是通过利用物联网设备汇聚大量数据,并通过集中式机器学习训练模型。然而,这种将设备数据进行汇聚到云端进行模型学习的方式,导致网络瓶颈和终端用户隐私泄露问题,其严重阻碍物联网的推广和应用。面向智能物联网的联邦学习可以实现数据不出客户端进行共享模型学习,从而有效减少网络传输的数据量以及保护客户端数据的隐私,具有重要的理论和应用研究意义。对比传统分布式机器学习,物联网环境中存在设备异构性、资源有限性以及数据异构性特点,会对联邦学习的训练效率、通信代价和模型精度产生不良影响。本文针对物联网异构性特点开展异构联邦学习研究,具体工作包括:（1）针对物联网环境终端设备的资源异构性特点,存在联邦学习训练效率低下和通信代价高的问题,本文提出一种基于自适应梯度上传的数据异构联邦学习框架。在本框架中,首先分析了异步联邦学习训练过程中模型精度与客户端上传次数的关系,建立了模型精度与客户端上传次数之间的约束关系模型;其次,利用服务器与客户端之间参数梯度的欧式距离,量化了客户端参数的价值,减少低价值客户端参数的上传;最后,搭建了基于梯度自适应上传的资源异构联邦学习框架。实验结果表明:本文提出方法与现有方法对比,在达到模型相同精度下通信次数减少了 30%,有效降低网络通信代价。（2）针对物联网环境存在的数据异构性特点,导致联邦学习本地模型精度下降的问题,本文提出一种基于参数匹配平均的数据异构联邦学习框架。在该框架中,首先利用神经网络的置换不变性,对客户端的模型参数进行神经元相似度匹配,使得联邦学习对于不同客户端差异性的数据特征更加敏感;其次,构建了基于参数匹配平均的联邦学习参数融合模型;最后,在WiFi信号手势识别数据集上进行实验验证。实验结果表明:本文提出的方案在少量用户参与的条件下实现90%的新用户预测精度。
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