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设计并优化边缘计算网络中的联邦学习算法
目录
设计并优化边缘计算网络中的联邦学习算法（1）．．．．．．．．．．．．．．．．4
内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2国内外研究现状分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.3本文的主要贡献与创新点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
相关技术综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.1边缘计算基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.2联邦学习基本原理与模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.3联邦学习在边缘计算中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
问题定义与需求分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
3.1联邦学习在边缘计算中面临的问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
3.2联邦学习性能评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
3.3目标与约束条件．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
联邦学习算法设计与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
4.1联邦学习算法框架设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
4.1.1数据预处理流程设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
4.1.2联邦学习协议选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
4.1.3分布式训练策略设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
4.2参数调整与优化方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
4.2.1梯度更新机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
4.2.2权重更新策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
4.2.3超参数调优方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
4.3安全性与隐私保护措施．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
4.3.1加密通信协议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
4.3.2数据匿名化处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
4.3.3访问控制策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
5.1实验环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
5.2数据集选择与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
5.3算法实现与测试．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
5.3.1不同算法比较实验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
5.3.2参数调优结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
5.4性能评估与优化效果验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
5.4.1实验结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
5.4.2性能评估指标分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
5.4.3优化效果验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
6.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
6.2
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