【摘 要】
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联邦学习是一种分布式机器学习范式，中央服务器通过协作大量远程设备训练一个最优的全局模型。目前联邦学习主要存在系统异构性和数据异构性这两个关键挑战。本文主要针对异构性导致的全局模型收敛慢甚至无法收敛的问题，提出基于隐式随机梯度下降优化的联邦学习算法。与传统联邦学习更新方式不同，本文利用本地上传的模型参数近似求出平均全局梯度，同时避免求解一阶导数，通过梯度下降来更新全局模型参数，使全局模型能够在较少的
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61876090，61936005）； 科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目（2018AAA0100400）；
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联邦学习是一种分布式机器学习范式，中央服务器通过协作大量远程设备训练一个最优的全局模型。目前联邦学习主要存在系统异构性和数据异构性这两个关键挑战。本文主要针对异构性导致的全局模型收敛慢甚至无法收敛的问题，提出基于隐式随机梯度下降优化的联邦学习算法。与传统联邦学习更新方式不同，本文利用本地上传的模型参数近似求出平均全局梯度，同时避免求解一阶导数，通过梯度下降来更新全局模型参数，使全局模型能够在较少的通信轮数下达到更快更稳定的收敛结果。在实验中，模拟了不同等级的异构环境，本文提出的算法比FedProx和FedAvg均表现出更快速更稳定的收敛结果。在相同收敛结果的前提下，本文的方法在高度异构的合成数据集上比Fedprox通信轮数减少近50%。显著提升了联邦学习的稳定性和鲁棒性。
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