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基于自适应噪声和动态加权的联邦学习算法

目录

基于自适应噪声和动态加权的联邦学习算法（1）．．．．．．．．．．．．．．．．4

一、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3研究内容与结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

二、联邦学习基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.1联邦学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.1.1联邦学习的概念与发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.1.2联邦学习的主要类型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.2联邦学习的关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.2.1分布式优化方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.2.2安全与隐私保护机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

三、自适应噪声在联邦学习中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.1噪声添加策略分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.1.1噪声的作用及其重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

3.1.2不同类型的噪声介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

3.2自适应噪声算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

3.2.1算法原理及实现步骤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

3.2.2实验结果与性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

四、动态加权机制的设计与实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

4.1加权机制的重要性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

4.1.1影响权重的因素探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

4.1.2权重更新策略对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

4.2动态加权算法描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

4.2.1算法流程详解．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

4.2.2案例研究与效果验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

五、实验与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

5.1实验设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

5.1.1数据集描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

5.1.2实验环境配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

5.2结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

5.2.1性能指标定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

5.2.2对比实验结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

六、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

6.1主要研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

6.2研究不足与未来工作方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

基于自适应噪声和动态加权的联邦学习算法（2）．．．．．．．．．．．．．．．43

一、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．