【摘 要】
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联邦学习是一种针对数据分布于多个客户端的环境下,客户端共同协作训练模型的分布式机器学习方法。理想情况下全部客户端均参与每轮训练,但实际应用中只随机选择了一部分客户端参与。随机选择的客户端通常不能全面的反映全局数据分布特征,会导致全局模型训练效率低、模型精度低等问题。针对上述问题,提出一种基于本地模型质量的客户端选择方法能提高模型训练的性能。首先分析影响模型精度和收敛速度的重要因素,提取可反映客户端
【基金项目】
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国家重点研发计划“面向城市公共服务的高效融合与动态认知技术和平台项目”(2019YFB2102101); 国家自然科学基金“‘学习驱动型’边缘智能系统性能优化关键技术研究”(62072146);国家自然科学基金“移动边缘云中高效资源组合及存储分配的关键技术研究”(61972358); 浙江省重点研发计划项目“云-边协同的海
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联邦学习是一种针对数据分布于多个客户端的环境下,客户端共同协作训练模型的分布式机器学习方法。理想情况下全部客户端均参与每轮训练,但实际应用中只随机选择了一部分客户端参与。随机选择的客户端通常不能全面的反映全局数据分布特征,会导致全局模型训练效率低、模型精度低等问题。针对上述问题,提出一种基于本地模型质量的客户端选择方法能提高模型训练的性能。首先分析影响模型精度和收敛速度的重要因素,提取可反映客户端模型质量的损失值和训练时间两个重要指标;其次,将本地损失值和训练时间融合建模,用于评估客户端模型质量;最后,基于客户端质量指导客户端选择,同时与随机选择策略进行一定比例的结合,以提高全局模型精度。通过选择拥有高质量的数据且计算性能较好的客户端参与训练,能够提升模型精度和收敛速度。针对FEMNIST、CIFAR-10、MNIST、CINIC-10和EMNIST五种数据集,对比了三种基线算法FedAvg、FedProx、FedNova,实验结果表明,该方法可以将基线算法的收敛速度提高10%左右,模型精度提高4%左右。
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