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- 一种抵御数据异构的异步分层联邦学习方法及系统
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- 一种针对数据异构性的联邦宽度学习优化方法
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- 数据异构参数确定方法、装置、设备、介质和程序产品
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- 面向数据异构的聚类联邦学习算法
- 2025年
- 联邦学习(FL)是一种在隐私保护和通信效率方面极具潜力的新型机器学习模型构建范式,然而现实物联网(IoT)场景中客户端节点数据之间会存在异构性,学习一个统一的全局模型会导致模型准确率下降。为了解决这一问题,提出一种基于特征分布的聚类联邦学习(CFLFD)算法。在该算法中,对每个客户端节点从模型提取的特征进行主成分分析(PCA)后所得到的结果进行聚类,以将具有相似数据分布的客户端节点聚类在一起相互协作,从而提高模型准确率。为验证算法的有效性,在3个数据集和4种基准算法上进行大量实验。实验结果表明,与FedProx相比,CFLFD算法在CIFAR10数据集和Office-Caltech10数据集上将模型准确率分别提升了1.12和3.76个百分点。
- 陈庆礼郭渊博方晨
- 关键词：聚类特征提取主成分分析
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- 谢高峰
- 一种数据异构存储方法以及数据异构存储装置
- 本发明公开一种数据异构存储方法以及数据异构存储装置，涉及网络技术领域，数据异构存储方法包括以下步骤：(S1)接收不同异构数据信息输出的数据，提供数据异构交互和共享通道；(S2)将不同异构数据信息输出的数据通过分类算法标注...
- 丁英峰徐海鹏张华唐华
- 机理-数据异构信息融合的旋转机械数字孪生建模方法
- 本发明属于工程机械技术领域，公开了一种机理‑数据异构信息融合的旋转机械数字孪生建模方法，包括：基于物理实体建立几何模型，建立旋转机械机构的损伤耦合机理下的动力学白箱模型；物理空间实时采集多源动态数据；考虑关联性将物理空间...
- 张泽宇惠记庄耿麒张雅倩张浩
- PFKD:综合考虑数据异构和模型异构的个性化联邦学习框架被引量：1
- 2024年
- 联邦学习是解决机器学习中数据共享和隐私保护两个关键难题的重要方法.然而,联邦学习本身也面临着数据异构和模型异构的挑战.现有研究往往只专注于解决其中一个方面的问题,忽视了两者之间的关联性.为此,本文提出了一个名为PFKD的框架,该框架通过知识蒸馏技术解决模型异构问题,通过个性化算法解决数据异构问题,以实现更具个性化的联邦学习.通过实验分析验证了所提出框架的有效性.实验结果显示,该框架能够突破模型的性能瓶颈,提高模型精度约1个百分点.此外,在调整适当的超参数后,该框架的性能得到进一步提升.
- 陈学斌任志强
- 关键词：数据异构
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