基于Z-Score动态压缩的高效联邦学习算法

High efficient federated learning algorithm based on Z-Score dynamic compression
刘乔寿a,b,c
皮胜文a,b,c
原炜锡a,b,c
重庆邮电大学 a. 通信与信息工程学院; b. 先进网络与智能互联技术重庆市高校重点实验室; c. 泛在感知与互联重庆市重点实验室, 重庆 400065

摘要

联邦学习作为一种具有隐私保护的新兴分布式计算范式,在一定程度上保护了用户隐私和数据安全。然而,由于联邦学习系统中客户端与服务器需要频繁地交换模型参数,造成了较大的通信开销。在带宽有限的无线通信场景中,这成为了限制联邦学习发展的主要瓶颈。针对这一问题,提出了一种基于Z-Score的动态稀疏压缩算法。通过引入Z-Score,对局部模型更新进行离群点检测,将重要的更新值视为离群点,从而将其挑选出来。在不需要复杂的排序算法以及原始模型更新的先验知识的情况下,实现模型更新的稀疏化。同时随着通信轮次的增加,根据全局模型的损失值动态地调整稀疏率,从而在保证模型精度的前提下最大程度地减少总通信量。通过实验证明,在I.I.D.数据场景下,该算法与联邦平均(FedAvg)算法相比可以降低95%的通信量,精度损失仅仅为1.6%,与FTTQ算法相比可以降低40%~50%的通信量,精度损失仅为1.29%,证明了该方法在保证模型性能的同时显著降低了通信成本。

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.11.0540
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第7期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2093-2097
文章编号: 1001-3695(2024)07-024-2093-05

发布历史

[2024-01-22] 优先出版
[2024-07-05] 印刷出版

引用本文

刘乔寿, 皮胜文, 原炜锡. 基于Z-Score动态压缩的高效联邦学习算法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (7): 2093-2097. (Liu Qiaoshou, Pi Shengwen, Yuan Weixi. High efficient federated learning algorithm based on Z-Score dynamic compression [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (7): 2093-2097. )

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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