【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器学习，特别涉及一种基于联邦学习和知识蒸馏的多分类模型优化方法和装置。
技术介绍
1、本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
2、随着信息革命的发展，海量的数据在不断地产生，如何合理有效地利用这些数据成为一个热点方向。由于隐私政策的保护，很多数据不能被轻易的获取，数据间相互隔离，形成了一个个数据孤岛。如何建立数据孤岛间沟通的桥梁，打破数据之间的界限，成为一个热点问题，联邦学习(federated learning)为解决该问题提供了一个新的方向。
3、联邦学习是一种分布式机器学习方法，它允许多个客户端在不共享本地数据的情况下共同训练机器学习模型。在联邦学习中，每个客户端训练一个本地模型，而模型参数通过加密和安全的通信传输给中央服务器，以进行模型的全局聚合和改进。这种方式使得数据保持在本地，不必传输到中心服务器，从而有效保护了隐私。联邦学习在打破数据孤岛之间的隔离、促进跨界协作方面具有广泛的应用潜力，尤其适用于电力数据、医疗数据等敏感数据的分析。
4、在...
【技术保护点】
1.一种基于联邦学习和知识蒸馏的多分类模型优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于联邦学习和知识蒸馏的多分类模型优化方法，其特征在于，响应于多分类任务，对待优化的全局模型进行初始化，具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于联邦学习和知识蒸馏的多分类模型优化方法，其特征在于，所述多分类任务y的表达式为：
4.根据权利要求1所述的基于联邦学习和知识蒸馏的多分类模型优化方法，其特征在于，应用随机贪婪算法，在随机获取的活跃客户端中筛选当前边际收益最大的客户端。
5.根据权利要求4所述的基于联邦学习和知识...
【技术特征摘要】
1.一种基于联邦学习和知识蒸馏的多分类模型优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于联邦学习和知识蒸馏的多分类模型优化方法，其特征在于，响应于多分类任务，对待优化的全局模型进行初始化，具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于联邦学习和知识蒸馏的多分类模型优化方法，其特征在于，所述多分类任务y的表达式为：
4.根据权利要求1所述的基于联邦学习和知识蒸馏的多分类模型优化方法，其特征在于，应用随机贪婪算法，在随机获取的活跃客户端中筛选当前边际收益最大的客户端。
5.根据权利要求4所述的基于联邦学习和知识蒸馏的多分类模型优化方法，其特征在于，筛选当前边际收益最大的客户端，具体包括：
6.根据权利要求5所述的基于联邦学习和知识蒸馏的多分类模型优化方法，其特征在于，所述本地模型的训练过程，具体包括：
7.根据权利要求6所述的基于联邦学习和知识蒸馏的多分类模型优化方法，其特征在于，利用第一表达式，计算教师模型的分布平缓程度λ；
8.根据权利要求6所述的基于联邦学习和知识蒸馏的多分类模型优化方法，其特征在于，利用第二表达式，计算教师模型的预测概率分布p(x)；
9.根据权利要求6所述的基于...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙莉莉，刘冬兰，刘新，常英贤，张昊，王睿，赵鹏，王勇，胡恒瑞，陈剑飞，赵丽娜，王岳，史玉良，吕梁，张方哲，马雷，赵夫慧，姚洪磊，于灏，秦佳峰，赵洺哲，孙梦谦，苏冰，许善杰，金玉辉，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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