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面向数据异构的联邦学习性能与通信优化研究和应用.pdf

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    摘要

    联邦学习是一种基于隐私保护的分布式机器学习框架，可以在不共享原始数据的情

    况下完成数据价值的交换，构建泛化的人工智能模型，在规模庞大的物联网场景中发挥

    着重要价值。但在实际应用中，由于物联网设备所属地理位置分布广，采集偏好不同，

    各客户端数据明显呈非独立同分布状态。在数据异构影响下，联邦学习在训练阶段受到

    表征维度坍缩的限制，导致模型效果急剧下降，同时系统通信成本大幅度提升。现阶段

    针对数据异构场景的联邦学习优化算法，大多数在改进的同时附加了较高的计算成本，

    无法推广到算力有限的物联网应用中。

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