【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器学习，尤其涉及一种基于梯度差异的联邦学习节点选择方法。
技术介绍
1、联邦学习作为一种分布式机器学习方法，核心目标是在确保数据隐私和安全性的同时，实现多方数据源的共同模型训练，以优化机器学习模型的性能。联邦学习允许各数据持有方在不直接交换原始数据的情况下，实现协同建模，从而确保数据隐私不被泄露。典型的联邦学习流程包括：首先由中心服务器创建一个初始模型并分享给所有参与方；各参与方使用其本地数据训练这个模型并计算模型更新；然后将这些更新返回给中心服务器；最后，中心服务器集成所有的更新来优化全局模型。
2、然而，传统的联邦学习策略面临一些挑战。在每轮的训练中，中心服务器要么选择所有的节点，要么随机选择一定比例的节点进行本地训练。但是，由于分布式的本质，各节点拥有的数据往往存在分布的不均匀性。这意味着某些节点的数据可能只覆盖了有限的样本类别，或者其数据分布与全局数据分布存在显著差异。如果在联邦学习中选择了这些数据分布偏斜的节点进行训练，它们生成的模型更新可能会对全局模型产生不利的影响，导致模型性能下降或收敛速度减缓。
3、现有技术的联邦学习存在着节点选择效率低，模型性能受影响的问题。因此，如何高效地选择节点，以确保全局模型的稳健性和性能，成为联邦学习中的一个关键问题。这需要对参与节点的数据分布和模型梯度进行深入的分析和选择，从而优化全局模型的训练效果。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是针对现有技术的不足而提供的一种基于梯度差异的联邦学习节点选择
2、实现本专利技术目的的具体技术方案是：一种基于梯度差异的联邦学习节点选择方法，其特点是利用梯度的差异性进行节点筛选，采用轻量级的卷积神经网络cnn作为学习模型，该方法的执行细节具体包括以下步骤：
3、步骤a：系统初始化
4、中心服务器宣布联邦学习任务并邀请客户端参与，各客户端按照配置决定是否响应请求，如是响应请求，从服务器接收初始模型参数。
5、步骤b：客户端数据预处理
6、每个客户端对其持有的数据划分为训练数据集和测试数据集，然后对数据执行标准化和批处理，以便于模型训练。
7、步骤c：本地模型训练
8、每个客户端使用cnn模型在本地数据上进行训练，计算模型梯度，并将这些梯度上传到中心服务器。
9、步骤d：基于梯度差异的节点选择
10、服务器接收来自各客户端的梯度信息，并基于梯度的差异性进行节点筛选，选中的节点将参与下一轮的模型更新。
11、步骤e：全局模型更新
12、服务器根据所选客户端的梯度信息聚合和更新全局模型，并将更新后的模型参数发送回所选客户端。
13、步骤f：模型性能评估
14、每次全局更新后服务器评估模型的性能，当达到预先设定的性能标准或迭代次数后训练过程终止。
15、所述步骤a进一步包括：
16、步骤a1：中心服务器广播建模邀请各客户端参与联邦学习过程。
17、步骤a2：客户端在接收到邀请后，可以决定是否参与此次建模任务，决定参与的客户端将与服务器达成一致，并通过安全连接登录到中心系统。
18、步骤a3：服务器将为参与的客户端分发初步的模型参数，而各客户端则将这些参数下载并初始化其本地模型。
19、所述步骤b进一步包括：
20、步骤b1：各客户端首先对其本地数据进行检查和整理，由于这些数据可能是由不同的数据源或设备收集来的，需确保它们是完整和连续的。
21、步骤b2：每个客户端将其数据分为训练数据集和测试数据集两部分，以确保模型在后期可以进行验证和测试。
22、步骤b3：为了使数据在不同客户端之间具有可比性，并确保模型的稳定性，各客户端会对其数据进行标准化处理，如将数据调整到0-1范围内。
23、步骤b4：在数据预处理的最后阶段，客户端会将数据组织成适合深度学习模型处理的格式，例如将数据重新组织为一系列的批次，每个批次都包括输入数据和对应的标签。
24、所述步骤c进一步包括：
25、步骤c1：构建的cnn模型结构如下：该模型由多个卷积层和全连接层组成，模型的第一个卷积层接收的输入特征数为1，输出的特征数为32，使用5x5的卷积核、步长为1、无填充，并搭配relu激活函数和2x2的最大池化层；第二个卷积层将32个特征图转化为64个特征图，同样使用5x5的卷积核、步长为1、无填充，并搭配relu激活函数和2x2的最大池化层；经过两个卷积层处理后的特征图被扁平化，然后输入到一个全连接层中；这个全连接层的输入维度为1024，输出维度为512，并使用relu激活函数；紧接着是另一个全连接层，将512个特征转换为10个类别。
26、步骤c2：每个客户端将自己的数据传入上述cnn模型中并在本地进行训练，训练完成后计算出模型的梯度并上传到中心服务器。
27、所述步骤d进一步包括：
28、步骤d1：接收训练模型的梯度
29、中心服务器从每个客户端接收其本地训练模型的梯度。
30、步骤d2：中心服务器基于每对客户端之间的梯度信息计算差异度
31、通过比较两个客户端的梯度并计算它们之间的l2范数，从而得到一个差异度矩阵，其中每个元素表示两个客户端之间的差异度。
32、步骤d3：基于差异度进行随机贪心节点选择
33、在每次迭代中，中心服务器都会随机选择一组客户端，并从这组客户端中选择与已选择客户端集合中差异最小的客户端，这种方法确保了所选择的客户端集合既具有代表性又保持了梯度的多样性。
34、步骤d4：返回选中的客户端
35、中心服务器将选中的客户端集合返回给系统，这些客户端将参与下一轮的模型更新。
36、本专利技术与现有技术相比具有较好地解决了联邦学习中常见的不均匀数据分布和节点数据质量参差不齐的问题，通过引入基于梯度差异的节点选择策略，大大提高了联邦学习的节点选择效率和模型性能，该方法首先计算各客户端上传的梯度与全局模型梯度之间的差异，然后基于这些差异信息，使用贪心策略选择那些对全局模型训本文档来自技高网...
【技术保护点】
1. 一种基于梯度差异的联邦学习节点选择方法，其特征在于，采用轻量级的卷积神经网络 CNN 作为学习模型，通过分析客户端模型的梯度信息，筛选出对全局模型有积极贡献的节点，客户端节点选择具体包括：
2.根据权利要求1所述的基于梯度差异的联邦学习节点选择方法，其特征在于，所述步骤A具体包括如下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于梯度差异的联邦学习节点选择方法，其特征在于，所述步骤B具体包括如下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于梯度差异的联邦学习节点选择方法，其特征在于，所述步骤C具体包括如下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于梯度差异的联邦学习节点选择方法，其特征在于，所述步骤D具体包括下述步骤：
【技术特征摘要】
1. 一种基于梯度差异的联邦学习节点选择方法，其特征在于，采用轻量级的卷积神经网络 cnn 作为学习模型，通过分析客户端模型的梯度信息，筛选出对全局模型有积极贡献的节点，客户端节点选择具体包括：
2.根据权利要求1所述的基于梯度差异的联邦学习节点选择方法，其特征在于，所述步骤a具体包括如下步骤：
3....
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