基于自适应噪声和动态加权的联邦学习算法
Federated learning scheme based on adaptive noise and dynamic weighting
1. 南京信息工程大学 a. 人工智能学院(未来技术学院); b. 计算机学院, 南京 210044
2. 伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校 电子与计算机工程学院, 美国 厄巴纳 61801
摘要
将差分隐私应用于联邦学习是保护训练数据隐私的有效方法之一，但在现有的算法中，添加固定噪声进行模型训练会导致模型精度不高、数据隐私泄露的问题。为此，提出了一种基于自适应噪声和动态加权的联邦学习算法(DP-FedANAW)。首先，考虑到梯度的异质性，该算法为每个客户端预测当前轮次梯度范数，获得裁剪阈值，为其进行不同轮次自适应裁剪梯度，从而实现自适应调整噪声；其次，为了进一步提高模型的训练效率，该算法还提出了一种将客户端贡献度与数据量相结合的动态加权模型聚合方法。实验结果表明，该算法在满足差分隐私的前提下，与DP-FL和其他两个自适应噪声的算法相比，不仅准确率提高了5.03%、2.94%和2.85%，而且训练轮次整体提高了约5~40轮。
基金项目
国家自然科学基金委员会青年项目(面向高动态无线通信信道特征分析与建模理论研究(62101275)
大规模机器类通信信道估计与用户检测技术研究(62101274)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.08.0299
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第3期
发布历史
[2024-12-11] 优先出版
引用本文
王红林, 薛珊, 朱丞. 基于自适应噪声和动态加权的联邦学习算法 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (3). (2024-12-16). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.08.0299. (Wang Honglin, Xue Shan, Zhu Cheng. Federated learning scheme based on adaptive noise and dynamic weighting [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (3). (2024-12-16). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.08.0299. )
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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