一种异步联邦学习聚合更新算法

小型微型计算机系统页数： 6 2021-08-18

摘要：联邦学习致力于在保证用户数据隐私安全的同时,通过多用户共建的方式提升机器学习模型的泛化性能.为此,在用户利用本地数据训练模型后,参数服务器需要聚合多个用户的模型参数并使用户基于聚合后参数继续本地训练.指数滑动平均是一种被广泛使用的参数聚合更新方法.然而当用户本地训练速度相差较大时,指数滑动平均方法无法消除由此造成的聚合参数偏差,从而显著影响模型整体训练效率.针对上述问题,本文提... （共6页）

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