在线异步联邦学习的客户优化选择与激励
Optimization selection and incentives of client in online asynchronous federated learning
1. 湖州师范学院 信息工程学院, 浙江 湖州 313000
2. 浙江省现代农业资源智慧管理与应用研究重点实验室, 浙江 湖州 313000
摘要
联邦学习能够在保护用户隐私的前提下，使不同的客户端合作共同训练同一模型，如何激励高质量的客户端参与联邦学习是关键。在线联邦学习环境中，由于参与训练的客户端随机到达和离开，每轮参与报价的客户端动态变化，对客户端的在线质量评估与选择是一个难题。针对这一挑战提出了在线联邦学习激励算法，以优化在线客户端的选择和预算分配，提高预算约束下在线环境联邦学习的性能。该算法将预算按阶段划分并根据历史样本信息计算最优的质量密度阈值，其主要思想是对客户端模型质量进行动态评估，在此基础上采用质量阈值准入机制，同时对参与训练的客户端数量进行限制。从理论上证明了激励算法满足激励相容性、预算可行性和个体理性。实验结果表明，提出的在线激励算法在不同比例搭便车客户端的情况下都能有良好的性能，在预算充足且有搭便车和有误标标签的客户端情况下比已有方法在EMNIST-B和CIFAR-10两个数据集上分别提高约4%和10%。
基金项目
湖州市科技计划重点研发计划资助项目(2022ZD2002)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.08.0333
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第3期
所属栏目: 联邦学习专题
出版页码: 700-705,720
文章编号: 1001-3695(2024)03-009-0700-06
发布历史
[2023-10-12] 优先出版
[2024-03-05] 印刷出版
引用本文
顾永跟, 冯洲洋, 吴小红, 等. 在线异步联邦学习的客户优化选择与激励 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (3): 700-705,720. (Gu Yonggen, Feng Zhouyang, Wu Xiaohong, et al. Optimization selection and incentives of client in online asynchronous federated learning [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (3): 700-705,720. )
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
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术，及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。
《计算机应用研究》拥有众多高层次读者、作者，读者对象主要为从事计算机学科领域高、中级研究人员及工程技术人员，各高等院校计算机专业及相关专业的师生。多年来《计算机应用研究》的总被引频次及Web下载率一直名列本学科同类学术刊物前茅，所刊发的学术论文以其新颖性、学术性、前瞻性、导向性、实用性而备受广大读者的喜爱。
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