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动态加权与自适应噪声的联邦学习算法改进

目录

动态加权与自适应噪声的联邦学习算法改进（1）．．．．．．．．．．．．．．．．4

内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1联邦学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2动态加权与自适应噪声在联邦学习中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

相关工作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1联邦学习算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2动态加权技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.3自适应噪声技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.4联邦学习中的隐私保护．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

动态加权与自适应噪声的联邦学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

3.1算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.1.1动态加权策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.1.2自适应噪声模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.2算法实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.2.1算法流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.2.2参数调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

实验与评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.1实验环境与数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.2评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.3实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.3.1性能对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.3.2隐私保护效果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.3.3可扩展性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

结果分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

5.1算法性能分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

5.2隐私保护效果讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

5.3与现有算法的比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

动态加权与自适应噪声的联邦学习算法改进（2）．．．．．．．．．．．．．．．24

内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

1.1联邦学习背景与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

1.2动态加权与自适应噪声在联邦学习中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．25

1.3研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

相关工作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

2.1联邦学习基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

2.2动态加权策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

2.3自适应噪声方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

2.4联邦学习算法改进综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．