【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及分布式计算、深度学习，具体涉及一种基于知识蒸馏实现特征对齐的个性化联邦学习方法及系统。
技术介绍
1、传统的集中式机器学习中，数据通常集中在一个地方进行训练，这可能涉及将数据集上传到云端或者中心服务器。然而，这种方式存在着隐私泄露和数据安全的风险，尤其是当数据包含个人身份信息或敏感商业数据时。此外，数据集过大时，传输和处理数据也会变得非常昂贵和低效，并且传输数据还会带来非常大的通信开销。
2、近年来，随着移动设备的普及和边缘计算的兴起，联邦学习受到了越来越多的关注。联邦学习通过在本地设备上进行模型训练，并仅共享模型更新的梯度或参数，以实现在多个设备上学习全局模型的目标。联邦学习允许数据始终保存在用户本地设备中，不必将数据传输到云端或服务器，这种数据存储和处理方式可以有效的保护数据隐私，降低了数据泄露的风险。目前，联邦学习已被应用到许多现实场景，例如推荐系统、医疗保健、金融等。
3、尽管联邦学习在解决数据隐私和安全性方面取得了显著的成就，但它仍然面临着一些挑战，其中最要的挑战之一就是各参与方的数据异质...
【技术保护点】
1.一种基于知识蒸馏实现特征对齐的个性化联邦学习方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对于每个训练样本，利用保存的全局特征提取器副本获取全局特征，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，蒸馏损失计算方法如下：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，分类损失计算方法如下：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，结合蒸馏损失和分类损失得到总损失，通过最小化总损失来优化局部模型，表示如下：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，服务器聚合各客户端的局部特征...
【技术特征摘要】
1.一种基于知识蒸馏实现特征对齐的个性化联邦学习方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对于每个训练样本，利用保存的全局特征提取器副本获取全局特征，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，蒸馏损失计算方法如下：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，分类损失计算方法如下：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，结合蒸馏损失和分类损失得到总损失，通过最小化总损失来优化局部模型，表示如下：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，服务器聚合各...
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