面向车联网的联邦学习模型定制框架及算法改进
Customized federated learning model framework and algorithm enhancements for vehicular networks
1. 北京信息科技大学 理学院, 北京 100192
2. 中国科学院软件研究所 可信计算与信息保障实验室, 北京 100190
摘要
针对车联网联邦学习服务难以满足用户训练个性化模型的需求，提出一种创新性的车联网联邦学习模型定制化服务框架。该框架采用了一种融合设备贡献度和数据集相似性的联邦学习聚合算法，实现了个性化联邦学习。该算法通过不同权重分配方式和相似性计算，使得不同用户可以根据自己的需求和数据特征，选择合适的模型训练方案。该框架还提出了一种双重抽样验证方法，解决了模型性能和可信度问题；此外，利用智能合约支持数据协作，保障了数据的安全性。实验结果表明，提出算法在大多数实验场景中表现出较高的准确率，该框架可以显著提高车联网服务的个性化水平，同时保证模型的准确性和可靠性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61872343)
未来区块链与隐私计算高精尖中心资助项目(202203)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.09.0416
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第5期
所属栏目: 智能交通专题
出版页码: 1328-1337
文章编号: 1001-3695(2024)05-007-1328-10
发布历史
[2023-11-29] 优先出版
[2024-05-05] 印刷出版
引用本文
李翰奇, 王小妮, 吴秋新, 等. 面向车联网的联邦学习模型定制框架及算法改进 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (5): 1328-1337. (Li Hanqi, Wang Xiaoni, Wu Qiuxin, et al. Customized federated learning model framework and algorithm enhancements for vehicular networks [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (5): 1328-1337. )
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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