面向数据异构的联邦学习优化算法研究
这是一篇关于联邦学习,数据异构,聚合算法,节点选择,分割学习的论文, 主要内容为联邦学习作为一种解决数据孤岛问题的有效手段,可在保证用户隐私的情况下,联合参与节点共建全局模型,以实现与集中式训练的模型相媲美的效果。在联邦学习中,参与训练节点通常来自不同地理位置、组织、用户群体或应用场景。数据来源和特征分布会因各种因素不同产生数据异构性问题,导致联邦学习全局模型偏移。中心式联邦学习受限于中心服务器而减慢算法收敛速度,降低全局模型推理精度。如何在不引入大量通信开销的前提下,提升数据异构条件下的联邦学习算法性能,成为当前联邦学习领域亟需解决的核心问题。为了应对这一挑战,本文聚焦于联邦学习中的三个关键阶段,即模型聚合阶段、节点选择阶段和训练阶段,旨在优化联邦学习在数据异构场景下的表现。具体而言,本文的研究内容和贡献如下:(1)基于惩罚正则项的联邦学习研究。针对全局模型与本地模型之间的权重差导致的模型精度下降问题,对Fed Avg算法中的聚合阶段进行改进,提出了Fed Avg-Z算法。通过增加惩罚正则项,强制局部模型拟合,减小权重差异,提高联邦学习的性能。在MNIST和CIFAR-10数据集上进行两种不同参数设置的实验,实验结果表明,该算法可有效提升联邦学习算法在数据异构场景下的模型准确率。(2)基于节点选择和知识蒸馏的去中心化联邦学习研究。联邦学习通常采用随机采样策略造成模型泛化能力差,且中心节点因需汇聚大量模型参数导致通信压力大和网络拥塞。为此,本文采用当前轮次的局部模型性能表现和本地数据集大小来体现不同设备的数据质量差异,通过节点之间的双向选择确定本轮中心节点和邻邦节点,实现联邦学习的去中心化。同时在联邦学习中加入知识蒸馏机制,以轻微性能损失为代价加快联邦学习运行时间。在MNIST、CIFAR-10和FEMNIST数据集上进行实验,实验结果表明,该算法可在保证模型性能的同时有效缩短运行时间。(3)基于分割学习的联邦学习研究。针对在计算资源受限的节点中训练复杂模型困难问题,在联邦学习中引入分割学习。将完整的机器学习模型拆分,节点训练部分网络,其余由计算服务器完成,减少节点端计算负载,同时结合上文节点选择机制加强收敛。在MNIST、CIFAR-10和FEMNIST数据集上使用Res Net-18和Alex Net作为复杂网络并针对不同分割位置进行实验。实验结果表明,该算法可有效提高联邦学习在数据异构场景下对复杂模型的处理能力。
面向数据异构的联邦学习优化算法研究
这是一篇关于联邦学习,数据异构,聚合算法,节点选择,分割学习的论文, 主要内容为联邦学习作为一种解决数据孤岛问题的有效手段,可在保证用户隐私的情况下,联合参与节点共建全局模型,以实现与集中式训练的模型相媲美的效果。在联邦学习中,参与训练节点通常来自不同地理位置、组织、用户群体或应用场景。数据来源和特征分布会因各种因素不同产生数据异构性问题,导致联邦学习全局模型偏移。中心式联邦学习受限于中心服务器而减慢算法收敛速度,降低全局模型推理精度。如何在不引入大量通信开销的前提下,提升数据异构条件下的联邦学习算法性能,成为当前联邦学习领域亟需解决的核心问题。为了应对这一挑战,本文聚焦于联邦学习中的三个关键阶段,即模型聚合阶段、节点选择阶段和训练阶段,旨在优化联邦学习在数据异构场景下的表现。具体而言,本文的研究内容和贡献如下:(1)基于惩罚正则项的联邦学习研究。针对全局模型与本地模型之间的权重差导致的模型精度下降问题,对Fed Avg算法中的聚合阶段进行改进,提出了Fed Avg-Z算法。通过增加惩罚正则项,强制局部模型拟合,减小权重差异,提高联邦学习的性能。在MNIST和CIFAR-10数据集上进行两种不同参数设置的实验,实验结果表明,该算法可有效提升联邦学习算法在数据异构场景下的模型准确率。(2)基于节点选择和知识蒸馏的去中心化联邦学习研究。联邦学习通常采用随机采样策略造成模型泛化能力差,且中心节点因需汇聚大量模型参数导致通信压力大和网络拥塞。为此,本文采用当前轮次的局部模型性能表现和本地数据集大小来体现不同设备的数据质量差异,通过节点之间的双向选择确定本轮中心节点和邻邦节点,实现联邦学习的去中心化。同时在联邦学习中加入知识蒸馏机制,以轻微性能损失为代价加快联邦学习运行时间。在MNIST、CIFAR-10和FEMNIST数据集上进行实验,实验结果表明,该算法可在保证模型性能的同时有效缩短运行时间。(3)基于分割学习的联邦学习研究。针对在计算资源受限的节点中训练复杂模型困难问题,在联邦学习中引入分割学习。将完整的机器学习模型拆分,节点训练部分网络,其余由计算服务器完成,减少节点端计算负载,同时结合上文节点选择机制加强收敛。在MNIST、CIFAR-10和FEMNIST数据集上使用Res Net-18和Alex Net作为复杂网络并针对不同分割位置进行实验。实验结果表明,该算法可有效提高联邦学习在数据异构场景下对复杂模型的处理能力。
基于联邦学习的医学图像分割系统设计与实现
这是一篇关于联邦学习,聚合算法,个性化算法,医学图像分割的论文, 主要内容为联邦学习是一种分布式机器学习方法,它通过在本地设备上进行本地模型训练,然后将训练的模型参数聚合在一起形成全局模型,从而实现在保护隐私的情况下共同学习。然而,由于本地设备的数据具有不同的分布,这导致全局模型在某些本地设备上的性能不如其他设备。本文的研究主要集中在非同分布数据下的模型聚合算法和模型更新算法。为了解决现有聚合算法在非同分布数据下表现不佳的问题,本文提出了一种启发式聚合算法FedCsf。该算法通过考虑每个客户端在不同分类下的表现和数据分布特性,选择表现较好的客户端模型进行聚合,从而提高了在非同分布数据下的聚合效果。实验结果表明,该算法的表现优于其他聚合算法,特别是在图像识别数据集CIFAR-10上表现最好。联邦学习中的客户端数据具有非同分布性,全局模型聚合后往往失去了个性化优势。因此,本文提出了一种本地模型更新算法LocalAvg,它通过在本地模型和全局模型之间进行加权平均来实现个性化。实验结果表明,LocalAvg算法在EMNIST数据集和CIFAR-10数据集中取得了最高的准确率,该算法的表现优于其他更新算法。设计并实现了一个基于联邦学习的医疗图像分割系统。系统分为管理员模块、医生模块和通用模块。系统采用了 RESTful风格的接口设计,通过HTTP协议进行客户端和服务器之间的通信。系统使用了 V-Net模型进行图像分割,并采用联邦学习流程进行模型聚合和更新。前端展示页面使用了 Vue.js框架,后端信息处理使用了Spring Boot。系统还经过Apache JMeter进行性能测试,以确保接口能够稳定且具备良好的响应能力。通过有效的功能设计和技术选择,该系统取得了良好的实际效果。
基于联邦学习的医学图像分割系统设计与实现
这是一篇关于联邦学习,聚合算法,个性化算法,医学图像分割的论文, 主要内容为联邦学习是一种分布式机器学习方法,它通过在本地设备上进行本地模型训练,然后将训练的模型参数聚合在一起形成全局模型,从而实现在保护隐私的情况下共同学习。然而,由于本地设备的数据具有不同的分布,这导致全局模型在某些本地设备上的性能不如其他设备。本文的研究主要集中在非同分布数据下的模型聚合算法和模型更新算法。为了解决现有聚合算法在非同分布数据下表现不佳的问题,本文提出了一种启发式聚合算法FedCsf。该算法通过考虑每个客户端在不同分类下的表现和数据分布特性,选择表现较好的客户端模型进行聚合,从而提高了在非同分布数据下的聚合效果。实验结果表明,该算法的表现优于其他聚合算法,特别是在图像识别数据集CIFAR-10上表现最好。联邦学习中的客户端数据具有非同分布性,全局模型聚合后往往失去了个性化优势。因此,本文提出了一种本地模型更新算法LocalAvg,它通过在本地模型和全局模型之间进行加权平均来实现个性化。实验结果表明,LocalAvg算法在EMNIST数据集和CIFAR-10数据集中取得了最高的准确率,该算法的表现优于其他更新算法。设计并实现了一个基于联邦学习的医疗图像分割系统。系统分为管理员模块、医生模块和通用模块。系统采用了 RESTful风格的接口设计,通过HTTP协议进行客户端和服务器之间的通信。系统使用了 V-Net模型进行图像分割,并采用联邦学习流程进行模型聚合和更新。前端展示页面使用了 Vue.js框架,后端信息处理使用了Spring Boot。系统还经过Apache JMeter进行性能测试,以确保接口能够稳定且具备良好的响应能力。通过有效的功能设计和技术选择,该系统取得了良好的实际效果。
基于联邦学习的医学图像分割系统设计与实现
这是一篇关于联邦学习,聚合算法,个性化算法,医学图像分割的论文, 主要内容为联邦学习是一种分布式机器学习方法,它通过在本地设备上进行本地模型训练,然后将训练的模型参数聚合在一起形成全局模型,从而实现在保护隐私的情况下共同学习。然而,由于本地设备的数据具有不同的分布,这导致全局模型在某些本地设备上的性能不如其他设备。本文的研究主要集中在非同分布数据下的模型聚合算法和模型更新算法。为了解决现有聚合算法在非同分布数据下表现不佳的问题,本文提出了一种启发式聚合算法FedCsf。该算法通过考虑每个客户端在不同分类下的表现和数据分布特性,选择表现较好的客户端模型进行聚合,从而提高了在非同分布数据下的聚合效果。实验结果表明,该算法的表现优于其他聚合算法,特别是在图像识别数据集CIFAR-10上表现最好。联邦学习中的客户端数据具有非同分布性,全局模型聚合后往往失去了个性化优势。因此,本文提出了一种本地模型更新算法LocalAvg,它通过在本地模型和全局模型之间进行加权平均来实现个性化。实验结果表明,LocalAvg算法在EMNIST数据集和CIFAR-10数据集中取得了最高的准确率,该算法的表现优于其他更新算法。设计并实现了一个基于联邦学习的医疗图像分割系统。系统分为管理员模块、医生模块和通用模块。系统采用了 RESTful风格的接口设计,通过HTTP协议进行客户端和服务器之间的通信。系统使用了 V-Net模型进行图像分割,并采用联邦学习流程进行模型聚合和更新。前端展示页面使用了 Vue.js框架,后端信息处理使用了Spring Boot。系统还经过Apache JMeter进行性能测试,以确保接口能够稳定且具备良好的响应能力。通过有效的功能设计和技术选择,该系统取得了良好的实际效果。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：源码项目助手 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/52373.html
