【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及联邦元学习，特别涉及一种基于梯度动态聚类的个性化联邦元学习方法。
技术介绍
1、联邦学习(federated learning,fl)作为一种新兴的分布式机器学习方法，允许多个客户端在不共享原始数据的情况下协同训练模型。fl通过使数据保持在本地设备上，能够在保护数据隐私和安全的同时，利用分散在各个客户端的数据集，提升模型的性能。因此，fl在医疗健康、金融服务、智能设备等多个需要数据隐私保护的领域得到了广泛应用。
2、然而，联邦学习在实际应用中面临着许多挑战，特别是在处理非独立同分布(non-iid)数据时。non-iid数据是指不同客户端的数据分布存在显著差异，这种数据异质性会导致全局模型性能下降，难以有效聚合局部模型。每个客户端由于用户行为、偏好和环境的差异，其数据分布往往具有很大的多样性。对于传统的联邦学习方法来说，由于其通常采用统一的模型更新和聚合策略，难以充分应对这种数据异质性。具体而言，non-iid数据会引发以下两个主要问题：
3、首先，在non-iid数据条件下，传统的模型聚合方法难以有效处理来自不同客户端的局部模型，导致全局模型的收敛性差，甚至在某些情况下，全局模型可能不如客户端的局部模型表现好。由于数据分布的差异性，不同客户端对模型的贡献可能不均衡，而统一的聚合策略会忽略这种差异，最终影响模型整体性能。
4、其次，现有的联邦学习方法大多忽视了客户端的个性化需求。随着联邦学习在个性化推荐、个性化医疗等领域的应用不断增长，模型的个性化需求变得愈加重要。传统联邦学习方
5、为了解决这些问题，研究人员提出了联邦元学习(federated meta-learning)方法，该方法通过学习多个任务中的共享初始化模型来加速新任务的学习。然而，在联邦元学习框架下，如何有效处理数据异质性并增强个性化模型的能力仍然是一个未解决的关键挑战。
技术实现思路
1、针对现有技术的缺陷，本专利技术提出了一种基于梯度动态聚类(gca-fml)的个性化联邦元学习方法。通过将梯度相似的客户端聚类到同一组，减少组内差异，确保每组内的模型参数更加准确地聚合。同时引入了动态学习率调整机制，通过注意机制根据客户端的个性化需求，灵活调整学习率，以避免过拟合或欠拟合，从而更好地适应不同客户端的数据分布和个性化需求，解决了数据异质性的问题，同时提高了个性化模型性能。
2、为了达到上述目的，本专利技术提供了一种基于梯度动态聚类的个性化联邦元学习方法，包括如下步骤：
3、(1)所有客户端接收服务端发送的随机初始化的全局模型作为初始的本地模型；
4、(2)每一个所述客户端使用其本地数据进行本地模型的训练，通过最小化损失函数得到训练好的本地模型参数，并计算梯度信息；
5、(3)所有客户端上传其训练好的本地模型参数及梯度信息给所述服务端；
6、(4)所述服务端基于注意力机制根据每个客户端的梯度信息得到每个客户端的注意力权重，用于所述客户端学习率的更新；
7、(5)所述服务端根据接收的每个客户端的梯度信息，计算所述客户端之间的梯度相似度，并将具有相似梯度的所述客户端进行聚类，得到若干客户端组；
8、(6)所述服务端基于所述客户端组进行所述客户端本地模型参数的聚合，得到更新的所述全局模型参数；
9、(7)所述服务端下发注意力权重及更新的全局模型参数给所有客户端进行本地模型的更新，并开始下一轮的训练。
10、进一步的，所述梯度信息为：
11、
12、其中：θ为本地模型参数；di为本地数据集；li(θ；di)为本地模型的损失函数；
13、通过最小化损失函数得到训练好的本地模型参数，并计算梯度信息。
14、进一步的，所述步骤(4)具体为：
15、
16、其中：j＝1，2，...，n，n表示所述客户端的个数；λ为初始化阶段设定的注意力参数；gi为第i个所述客户端的梯度信息；attention(gi，λ)为第i个所述客户端的注意力权重。
17、进一步的，所述步骤(5)具体为：
18、(5.1)使用余弦相似度公式来度量所述客户端之间的相似度；
19、
20、其中：gi、gj分别为所述第i个和第j个客户端的梯度信息；
21、(5.2)基于所述梯度相似度，使用层次聚类法，根据相似度逐步合并梯度相近的客户端，直至达到预定的聚类数，将具有相似梯度的所述客户端进行聚类，得到若干客户端组。
22、进一步的，所述步骤(6)具体为：
23、(6.1)每个所述客户端组内根据每个客户端的数据量得到组内聚合权重；
24、
25、其中：ni为第i个所述客户端的数据量，nc为第c组中的所述客户端的数量；
26、(6.2)根据所述组内聚合权重进行该组内所述客户端本地模型参数的加权聚合，得到该组模型参数的聚合结果；
27、
28、其中：θi为第i个所述客户端的本地模型参数；
29、(6.3)根据每个所述客户端组内所有客服端的数据总量对该组模型参数的聚合结果进一步聚合，得到所述服务端更新的全局模型参数；
30、
31、其中：c为所述客户端组的数量；k为所有所述客户端的数量；ni为第i个所述客户端的数据量；θt+1为更新的所述全局模型参数。
32、进一步的，所述步骤(7)中新的本地模型的更新包括：
33、(7.1)根据所述注意力权重进行学习率的调整；
34、
35、其中：为第t轮所述第i个客户端的学习率，为第t+1轮所述第i个客户端的学习率；attention(gi，λ)为所述服务端下发的注意力权重；
36、(7.2)根据调整后的学习率进行本地模型的更新；
37、
38、其中：为更新后的本地模型参数，为更新前的本地模型参数；为当前的梯度信息。
39、本专利技术还提供了一种基于梯度动态聚类的个性化联邦元学习系统，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的方法。
40、本专利技术还提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的方法的步骤。
41、本专利技术的有益效果：
42、1、本专利技术通过梯度聚类，减少不同数据分布客户端之间的干扰，提高了全局模型的收敛性和准确性。
43、2、本专利技术通过动态学习率调整，使得模型能够根据客户端的个性化需求灵活调整，显著提高了个性化模型的性能。
44、3、通过本专利技术，能够有效处理联邦学习中的数据异本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于梯度动态聚类的个性化联邦元学习方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于梯度动态聚类的个性化联邦元学习方法，其特征在于，所述梯度信息为：
3.根据权利要求1所述的基于梯度动态聚类的个性化联邦元学习方法，其特征在于，所述步骤(4)具体为：
4.根据权利要求1所述的基于梯度动态聚类的个性化联邦元学习方法，其特征在于，所述步骤(5)具体为：
5.根据权利要求1所述的基于梯度动态聚类的个性化联邦元学习方法，其特征在于，所述步骤(6)具体为：
6.根据权利要求1所述的基于梯度动态聚类的个性化联邦元学习方法，其特征在于，所述步骤(7)中新的本地模型的更新包括：
7.一种基于梯度动态聚类的个性化联邦元学习系统，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6中任意一项所述的方法。
8.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所
...【技术特征摘要】
1.一种基于梯度动态聚类的个性化联邦元学习方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于梯度动态聚类的个性化联邦元学习方法，其特征在于，所述梯度信息为：
3.根据权利要求1所述的基于梯度动态聚类的个性化联邦元学习方法，其特征在于，所述步骤(4)具体为：
4.根据权利要求1所述的基于梯度动态聚类的个性化联邦元学习方法，其特征在于，所述步骤(5)具体为：
5.根据权利要求1所述的基于梯度动态聚类的个性化联邦元学习方法，其特征在于，所述步骤(6...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈强，陈佳乐，赵晓丽，蔺扬智，
申请(专利权)人：上海工程技术大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。