【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及联邦学习，具体涉及一种基于评价模型的客户端选择方法。
技术介绍
1、传统的集中式机器学习方法可能涉及将数据集中存储在一个地方，尽管这样做有训练便捷的优势，但也增加了数据泄露的风险。随着分布式计算和边缘计算等技术的发展，越来越多的算力和数据分布在不同的设备和位置上，联邦学习为了打破这种“数据孤岛”模式应运而生，可以在移动设备和边缘设备上进行模型训练。联邦学习是一种分布式的机器学习方法，客户端(如智能手机、平板等移动设备)在中心服务器的协调下共同训练神经网络模型，同时保持训练数据的分散性。这种学习方式使得模型可以在保护用户隐私的同时，从多个本地数据源中进行学习。
2、如何提高全局模型的收敛速度和准确性，并保证参与训练的客户端做出有效贡献和公平性是联邦学习的重点和难点。现有的方法便是从参与联邦学习的分布式客户端中选择一部分参与全局模型的训练和更新。但是，当前关于客户端选择的方法存在一些挑战。由于参与联邦学习训练的客户端的数据大小、硬件配置、网络带宽等不同，当前关于客户端选择的方法存在一些挑战，即无法充分发挥某些客户端...
【技术保护点】
1.一种基于评价模型的联邦学习客户端选择方法，其特征在于：该技术通过设置聚合迭代的截止时间和基于评价模型，实现了两方面功能：1.通过设置聚合迭代的截止时间，可以更有效的管理计算资源，避免资源浪费，提高了联邦学习系统的效率；2.评价模型与本地模型结合进行本地训练，通过训练综合评估客户端的数据质量和模型性能等因素，从而进行高效的客户端选择，有效提高了联邦学习模型的收敛速度和计算效率；该方法包括四个阶段，分别为：全局模型初始化阶段、本地模型训练阶段、客户端选择阶段和全局模型聚合阶段。
2.如权利要求1所述的一种基于评价模型的联邦学习客户端选择方法，其特征在于：所...
【技术特征摘要】
1.一种基于评价模型的联邦学习客户端选择方法，其特征在于：该技术通过设置聚合迭代的截止时间和基于评价模型，实现了两方面功能：1.通过设置聚合迭代的截止时间，可以更有效的管理计算资源，避免资源浪费，提高了联邦学习系统的效率；2.评价模型与本地模型结合进行本地训练，通过训练综合评估客户端的数据质量和模型性能等因素，从而进行高效的客户端选择，有效提高了联邦学习模型的收敛速度和计算效率；该方法包括四个阶段，分别为：全局模型初始化阶段、本地模型训练阶段、客户端选择阶段和全局模型聚合阶段。
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