一种高效的联邦学习客户端调度方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种高效的联邦学习客户端调度方法及系统，该方法包括：记录每个轮次各客户端的设备状态和本地要素；对服务器和客户端进行迭代交互学习，得到客户端的本地模型参数；对客户端进行聚类，并确定本轮可用客户端集合；计算客户端集合对应的效用值，并进行采样，得到本轮训练客户端集合；训练本轮训练客户端集合，并满足指定轮次需求，得到更新的全局模型。该系统包括记录跟踪模块、交互学习模块、聚类模块、筛选模块、效用计算模块、采样模块和联邦训练模块。通过使用本发明专利技术，能够考虑联邦学习现实场景中常见的统计异质性和系统异质性，有效地加快模型训练和提高输出模型最终性能。本发明专利技术可广泛应用于机器学习技术领域。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及机器学习，尤其涉及一种高效的联邦学习客户端调度方法及系统。

技术介绍

1、隐私计算相关技术在解决隐私数据的知识发现问题方面发挥着重要作用。其中，联邦学习是一种特殊的分布式机器学习范式，最早由google公司提出，旨在利用机器学习技术的同时保护数据隐私，并在近年来得到广泛研究和应用。联邦学习通过多个客户端(边缘设备)协同训练机器学习模型。原始待保护的隐私数据被保留在客户端本地，与中心服务器进行交互的只是模型的更新信息。这种方式可以有效减少对隐私数据的直接访问，从而降低数据泄露的风险。通过联邦学习，各个客户端可以共同提升模型的准确性和性能，而无需共享敏感数据，为数据合规共享利用提供了一种有前景的解决方案。

2、联邦学习的经典流程包括以下几个步骤：中心服务器初始化模型并发送给随机采样的客户端；客户端使用本地数据进行训练；客户端将更新的模型参数发送回中心服务器；中心服务器聚合模型参数并发送给客户端；重复进行多轮训练直到满足停止条件。这种方式实现了在保护隐私的前提下，通过模型的分布式协作来提升全局模型的性能和准确度。p>

3、跨设备本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种高效的联邦学习客户端调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述一种高效的联邦学习客户端调度方法，其特征在于，所述服务器和客户端各自运行进程，并记录每个轮次各客户端的设备状态和本地要素这一步骤，其具体包括：

3.根据权利要求1所述一种高效的联邦学习客户端调度方法，其特征在于，所述基于联邦平均算法对服务器和客户端进行迭代交互学习，得到客户端的本地模型参数这一步骤，其具体包括：

4.根据权利要求1所述一种高效的联邦学习客户端调度方法，其特征在于，所述基于本地模型参数对客户端进行聚类，得到聚簇信息这一步骤，其具体包括：

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【技术特征摘要】

1.一种高效的联邦学习客户端调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述一种高效的联邦学习客户端调度方法，其特征在于，所述服务器和客户端各自运行进程，并记录每个轮次各客户端的设备状态和本地要素这一步骤，其具体包括：

3.根据权利要求1所述一种高效的联邦学习客户端调度方法，其特征在于，所述基于联邦平均算法对服务器和客户端进行迭代交互学习，得到客户端的本地模型参数这一步骤，其具体包括：

4.根据权利要求1所述一种高效的联邦学习客户端调度方法，其特征在于，所述基于本地模型参数对客户端进行聚类，得到聚簇信息这一步骤，...

【专利技术属性】
技术研发人员：王哲，陈家辉，陈子琨，凌捷，林惠，叶柔妙，杨济华，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司广东分公司，
类型：发明
国别省市：