一种基于模型陈旧性与用户参与度感知的联邦学习算法

摘要

本发明公开了一种基于模型陈旧性与用户参与度感知的联邦学习算法，涉及联邦学习技术领域。该算法将参与任务的客户端分成不同的性能层级，每次选取客户端时选取同一性能层级的客户端，实现了联邦学习由随机选取客户端到有选择地选取客户端的转变，提高了联邦学习的通信效率；使用一个添加了全局模型近端项的目标函数作为各客户端训练本地模型的目标函数，改善了全局模型偏向某一客户端本地模型的问题；通过设置一个自适应超参数以及考虑客户端的本地模型对云中心服务器上最新的全局模型的滞后程度，提出了一种基于模型陈旧性与用户参与度感知相结合的更新方式，来对全局模型进行动态调整，解决了联邦学习中全局模型偏向某一客户端本地模型的问题。