基于多目标优化的联邦学习进化算法
Federated learning evolutionary algorithm based on multi-objective optimization
北方民族大学 a. 计算机科学与工程学院; b. 图形图像国家民委重点实验室, 银川 750021
摘要
传统联邦学习存在通信成本高、结构异构、隐私保护力度不足的问题，为此提出了一种联邦学习进化算法。应用稀疏进化训练算法降低通信成本，结合本地化差分隐私保护参与方隐私，同时采用NSGA-Ⅲ算法优化联邦学习全局模型的网络结构、稀疏性，调整数据可用性与隐私保护之间的关系，实现联邦学习全局模型有效性、通信成本和隐私性的均衡。不稳定通信环境下的实验结果表明，在MNIST和CIFAR-10数据集上，与FNSGA-Ⅲ算法错误率最低的解相比，该算法所得解的通信效率分别提高57.19%和52.17%，并且参与方实现了（3.46，10-4）和（6.52，10-4）-本地化差分隐私。在不严重影响全局模型准确率的前提下，该算法有效降低了联邦学习的通信成本并保护了参与方隐私。
基金项目
宁夏重点研发计划(引才专项)项目(2022YCZX0013)
宁夏重点研发计划(重点)项目(2023BDE02001)
银川市校企联合创新项目(2022XQZD009)
北方民族大学2022年校级科研平台《数字化农业赋能宁夏乡村振兴创新团队》项目(2022PT_S10)
“图像与智能信息处理创新团队”国家民委创新团队资助项目
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.05.0235
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第2期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 415-420,437
文章编号: 1001-3695(2024)02-014-0415-06
发布历史
[2023-08-03] 优先出版
[2024-02-05] 印刷出版
引用本文
胡智勇, 于千城, 王之赐, 等. 基于多目标优化的联邦学习进化算法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (2): 415-420,437. (Hu Zhiyong, Yu Qiancheng, Wang Zhici, et al. Federated learning evolutionary algorithm based on multi-objective optimization [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (2): 415-420,437. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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