基于信号降噪与模型偏差修正的联邦学习算法设计与研究.pdf

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摘要

现代移动设备具有大量适合学习模型的数据,传统深度学习算法依托这些数据,经

过本地建模训练后,可以极大地改善设备上的用户体验。然而这些敏感的隐私数据分布

在大量设备中,随着技术的进步和数据安全法规的出台,越来越多的用户注重到个人数

据隐私安全。数据隐私保护的高要求促使算法设计者另辟蹊径,设计出联邦学习算法,

实现了探索重塑智慧视觉领域。但是现有联邦学习算法难以应对多方设备间数据分布异

构性的制约和噪声数据干扰,这导致模型在训练时难以提高性能。而对于数据本身的收

集、处理和分析也存在着一定的挑战和

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