【技術實現(xiàn)步驟摘要】
本申請涉及機器學習的領域，尤其涉及基于層信息感知的個性化聯(lián)邦方法。
技術介紹
1、聯(lián)邦學習在不共享原始數(shù)據(jù)的前提下，聯(lián)邦學習允許多個機構或個人通過聯(lián)合建模的方式，共同開發(fā)和優(yōu)化模型。每個參與方的數(shù)據(jù)不需要離開本地，數(shù)據(jù)隱私得到了有效保護。然而它依舊面臨著一些嚴峻的挑戰(zhàn)。首先，全局模型精度是聯(lián)邦學習面臨的一個關鍵問題。例如各個參與方的數(shù)據(jù)分布不均衡，可能導致模型在某些領域的表現(xiàn)優(yōu)于其他領域。其次聯(lián)邦學習還面臨著通信成本問題。例如，物聯(lián)網(wǎng)設備的日益增長，越來越多的智能設備接入網(wǎng)絡，這也意味著聯(lián)邦學習在物聯(lián)網(wǎng)中的應用將面臨更多復雜的網(wǎng)絡環(huán)境和更大的設備管理挑戰(zhàn)。為了解決前面提到的這些挑戰(zhàn)，集群聯(lián)邦學習提供了一種有效的解決方案。通過識別和分組具有相似數(shù)據(jù)分布或特性的客戶端設備，集群聯(lián)邦學習將這些設備劃分為多個集群，每個集群內部的設備在數(shù)據(jù)和特性上更為相似。這樣一來，模型可以更有針對性地進行訓練，提升個性化能力，解決數(shù)據(jù)不均衡和局部模型更新偏差的問題。
2、雖然集群聯(lián)邦學習為解決前面提到的問題提供了有效路徑，但它本身也存在一些亟待解決的挑戰(zhàn)。（1）在訓練過程中，集群聯(lián)邦學習往往沒有充分考慮模型中不同類型層次在特定任務中的重要性。這種忽視導致模型的某些關鍵部分未能得到充分優(yōu)化，從而影響了整體模型的性能表現(xiàn)。（2）在進行客戶端聚類時，雖然設備被劃分為不同集群，但往往未能充分分析和利用各個設備間數(shù)據(jù)分布訓練的參數(shù)差異的關聯(lián)性。這種不足限制了聚類效果的提升，進而對模型的性能產(chǎn)生了負面影響。（3）當前的集群聯(lián)邦學習通常依賴于靜態(tài)的個性化
技術實現(xiàn)思路
1、本申請的主要目的在于提供一種基于層信息感知的個性化聯(lián)邦方法，旨在解決現(xiàn)有的聯(lián)邦學習方法存在的未充分考慮模型中不同類型層次在特定任務中的重要性導致模型性能較差的問題。
2、為實現(xiàn)上述目的，本申請?zhí)峁┮环N基于層信息感知的個性化聯(lián)邦方法，包括：步驟1、根據(jù)本地數(shù)據(jù)分布的敏感度，將客戶端模型分為頭部部分和身體部分；步驟2、對頭部部分進行凍結，對身體部分進行微調；步驟3、確定身體部分的參數(shù)的敏感度，并根據(jù)身體部分的參數(shù)的敏感度，確定身體部分的個性參數(shù)和全局參數(shù)；其中，個性參數(shù)的敏感度大于全局參數(shù)的敏感度；步驟4、確定每個客戶端與其他客戶端之間的相似性，根據(jù)相似性確定每個客戶端的相似客戶端；步驟5、利用相似客戶端更新每個客戶端的個性參數(shù)，并利用全局客戶端更新每個客戶端的全局參數(shù)，得到更新身體部分，將更新身體部分與頭部部分組合，得到第一個性化客戶端模型；步驟6、根據(jù)相似性確定客戶端模型的特征優(yōu)化狀態(tài)，在確定客戶端模型的優(yōu)化狀態(tài)達到預設優(yōu)化狀態(tài)時，對第一個性化客戶端模型的身體部分進行凍結，并對頭部部分進行微調，得到第二個性化客戶端模型；步驟7、重復步驟2-6，直至身體部分的微調與頭部部分的微調的訓練總輪次達到預設通信輪次，得到個性化客戶端模型；其中，當身體部分的微調結束后，訓練總輪次達到預設通信輪次，將第一個性化客戶端模型作為個性化客戶端模型；當頭部部分的微調結束后，訓練總輪次達到預設通信輪次，將第二個性化客戶端模型作為個性化客戶端模型。
3、可選地，步驟6還包括，在確定客戶端模型的優(yōu)化狀態(tài)未達到預設優(yōu)化狀態(tài)時，返回步驟2。
4、可選地，步驟4中，將每個客戶端與其他客戶端的整體相似性和結構層相似性之和，作為每個客戶端與其他客戶端的相似性；將相似性大于相似性閾值的客戶端，作為每個客戶端的相似客戶端；
5、相似度閾值的公式為：
6、
7、
8、式中，為超參數(shù)，e為學習訓練輪次，、分別為兩個客戶端，為平均相似距離。
9、可選地，結構層的相似性通過以下方式得到：確定每個客戶端的結構層的靈敏度值，并將每個客戶端的客戶端模型與其他客戶端的客戶端模型轉換成兩個序列，其中，每個序列中的元素包括結構層名稱和靈敏度值；確定將兩個序列中，將一個序列的結構層名稱順序轉換為另一個序列的結構層名稱所需的最少操作次數(shù)，將最少操作次數(shù)作為結構層相似性。
10、可選地，每個客戶端與其他客戶端的相似性的計算公式為：
11、
12、其中，為整體相似性，為最少操作次數(shù)，為超參數(shù)，、分別為兩個客戶端模型的層數(shù)。
13、可選地，最少操作次數(shù)的公式如下：
14、;
15、式中，為客戶端的第層名稱，為客戶端的第層名稱。
16、可選地，步驟5中，每個客戶端的個性參數(shù)的更新模型為：
17、
18、式中，為相似客戶端個數(shù)，為第個客戶端在第t次訓練時的客戶端模型參數(shù)；
19、每個客戶端的全局參數(shù)的更新模型為：
20、
21、式中，n為客戶端個數(shù)。
22、可選地，步驟6中客戶端模型的特征優(yōu)化狀態(tài)的確定方式為：根據(jù)相似度確定每個客戶端與其相似客戶端的平均距離，并確定全部客戶端對應的平均距離的平均值，將平均值作為客戶端模型的特征優(yōu)化狀態(tài)。
23、可選地，步驟6中，客戶端模型的特征優(yōu)化狀態(tài)的公式如下：
24、
25、其中，客戶端模型的優(yōu)化狀態(tài)達到預設優(yōu)化狀態(tài)通過下式確定：
26、
27、式中，為每次微調時的訓練輪次，為閾值的一個超參數(shù)。
28、可選地，步驟6中，達到預設優(yōu)化狀態(tài)的訓練輪次的最少值kt通過下式確定：
29、
30、式中，為k的最大值。
31、與現(xiàn)有技術相比，本申請的有益效果如下：
32、本專利技術的基于層信息感知的個性化聯(lián)邦方法，根據(jù)本地數(shù)據(jù)分布的敏感度，將客戶端模型分為頭部部分和身體部分，對身體部分進行微調，并根據(jù)參數(shù)的敏感度將身體部分分為個性參數(shù)和全局參數(shù)，能充分對身體部分進行優(yōu)化，進而提高模型各層的個性和泛化能力影響；考慮到層之間的關聯(lián)性，引入了萊文斯坦距離挑選相似客戶端，充分分析和利用各個設備間數(shù)據(jù)分布訓練的參數(shù)差異的關聯(lián)性，提高了聚類效果；根據(jù)每個客戶端與其相似客戶端的平均距離確定客戶端模型的優(yōu)化狀態(tài)，確定動態(tài)個性調度，每個客戶端只傳送部分模型進行通信，能避免陷入局部最優(yōu)解，平衡精確度和通信開銷。
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1.基于層信息感知的個性化聯(lián)邦方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權利要求1所述的基于層信息感知的個性化聯(lián)邦方法，其特征在于，步驟6還包括，在確定客戶端模型的優(yōu)化狀態(tài)未達到預設優(yōu)化狀態(tài)時，返回步驟2。
3.根據(jù)權利要求1所述的基于層信息感知的個性化聯(lián)邦方法，其特征在于，步驟4中，將每個客戶端與其他客戶端的整體相似性和結構層相似性之和，作為每個客戶端與其他客戶端的相似性；
4.根據(jù)權利要求3所述的基于層信息感知的個性化聯(lián)邦方法，其特征在于，結構層的相似性通過以下方式得到：
5.根據(jù)權利要求1或4所述的基于層信息感知的個性化聯(lián)邦方法，其特征在于，每個客戶端與其他客戶端的相似性的計算公式為：
6.根據(jù)權利要求5所述的基于層信息感知的個性化聯(lián)邦方法，其特征在于，最少操作次數(shù)的公式如下：
7.根據(jù)權利要求1所述的基于層信息感知的個性化聯(lián)邦方法，其特征在于，步驟5中，每個客戶端的個性參數(shù)的更新模型為：
8.根據(jù)權利要求1所述的基于層信息感知的個性化聯(lián)邦方法，其特征在于，步驟6中客戶端模型的特征優(yōu)化狀態(tài)的確定方式
9.根據(jù)權利要求1所述的基于層信息感知的個性化聯(lián)邦方法，其特征在于，步驟6中，客戶端模型的特征優(yōu)化狀態(tài)的公式如下：
10.根據(jù)權利要求1所述的基于層信息感知的個性化聯(lián)邦方法，其特征在于，步驟6中，達到預設優(yōu)化狀態(tài)的訓練輪次的最少值Kt通過下式確定：
...【技術特征摘要】
1.基于層信息感知的個性化聯(lián)邦方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權利要求1所述的基于層信息感知的個性化聯(lián)邦方法，其特征在于，步驟6還包括，在確定客戶端模型的優(yōu)化狀態(tài)未達到預設優(yōu)化狀態(tài)時，返回步驟2。
3.根據(jù)權利要求1所述的基于層信息感知的個性化聯(lián)邦方法，其特征在于，步驟4中，將每個客戶端與其他客戶端的整體相似性和結構層相似性之和，作為每個客戶端與其他客戶端的相似性；
4.根據(jù)權利要求3所述的基于層信息感知的個性化聯(lián)邦方法，其特征在于，結構層的相似性通過以下方式得到：
5.根據(jù)權利要求1或4所述的基于層信息感知的個性化聯(lián)邦方法，其特征在于，每個客戶端與其他客戶端的相似性的計算公式為...
【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：張盈，王新昊，於志文，郭斌，
申請(專利權)人：西北工業(yè)大學，
類型：發(fā)明
國別省市：
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