【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于联邦学习，具体涉及一种基于知识蒸馏驱动的自适应去中心化小样本联邦学习框架。
技术介绍
1、在当今的机器学习领域中，数据隐私和安全性已成为至关重要的问题。随着数据量的快速增长和数据分布的广泛性，传统的集中式数据存储和处理方法面临着越来越多的挑战，尤其是在小样本图像数据的学习场景中。去中心化联邦学习(decentralizedfederated learning,dfl)作为一种新兴的分布式学习方法，通过在本地设备上保留数据而非集中存储，避免了隐私泄露和数据滥用的风险。然而，在小样本图像数据的去中心化学习中，仍然面临一系列亟待解决的难题。去中心化小样本图像联邦学习面临着数据稀疏性和数据异质性的问题。由于每个节点只能获取到少量的样本数据，且不同节点的数据分布存在显著差异，这使得每个节点无法充分学习到具有代表性的数据特征。特别是在图像任务中，少量的数据无法覆盖图像特征的多样性，导致模型容易过拟合或欠拟合，难以在全局模型中泛化到未见过的数据。此外，图像数据的高维度特性和复杂的内在结构，使得在小样本条件下，模型的训练更加困难。这种数据稀疏性不仅影响了每个节点的训练效果，也导致了全局模型在多个节点间的一致性和准确性无法得到有效保证。
2、其次，现有的dfl方法在通信和计算成本的优化上仍显不足。在去中心化学习中，节点间的频繁通信和模型更新是不可避免的，但这种机制在小样本场景下往往导致较大的计算和通信负担。在每次模型更新时，各个节点需要交换大量的参数和梯度信息，这不仅增加了通信成本，还对节点的计算资源提出了较高要求。对于
3、此外，由于去中心化联邦学习中的节点之间缺乏全局协调，各个节点的本地模型之间往往存在较大的差异性。特别是在小样本学习场景中，节点之间的数据不均衡和样本稀缺性使得每个节点的模型更新方向不一致，从而导致全局模型的性能波动。模型的不一致性不仅使得全局模型难以快速收敛，还可能影响模型在实际应用中的可靠性和准确性。在图像任务中，这种一致性问题尤为突出，因为图像数据的复杂性和多样性使得节点间的知识传递更加困难，模型的融合和调整更加复杂。
4、去中心化联邦学习是联邦学习的一个重要分支，旨在消除对中心服务器的依赖，以实现更加鲁棒和灵活的分布式学习。传统的联邦学习(federated lea rning,fl)依赖于中心服务器来协调客户端之间的模型更新和参数聚合，而去中心化联邦学习通过让客户端直接相互通信，从而解决了中心化方案中的单点故障问题，同时减少了通信瓶颈和延迟。
5、在dfl的框架下，客户端可以自主决定与哪些其他客户端共享更新，并通过基于图的通信拓扑结构来传播和聚合参数。spreadgnn是去中心化联邦学习中的一个典型案例，它提出了去中心化的周期性平均随机梯度下降法(dpa-sgd)，通过每个客户端周期性地与其邻居交换模型更新，从而完成协作训练。这种方式在面对非独立同分布(non-iid)数据时表现出色。
6、尽管dfl具备显著的优势，但其也面临一些挑战。例如，如何设计最优的通信拓扑结构，以最大化模型性能并最小化通信成本，是当前的一个研究热点。此外，由于去中心化学习的异步性和局部更新机制，如何确保全局模型的收敛性和一致性仍然是一个重要问题。为了解决这些问题，研究者们提出了多种基于图结构的去中心化优化方法，如dfl-ec和gcfl+，这些方法通过设计灵活的拓扑结构和自适应聚合策略，显著提升了去中心化联邦学习的表现。
7、在去中心化联邦小样本学习的框架中，面临的主要技术挑战之一是如何在去中心化环境下有效实现知识的共享与传递。传统联邦学习依赖于中心服务器来协调客户端之间的通信和参数交换，而去中心化框架下的每个客户端需要直接与其邻居通信。因此，如何设计高效的图结构通信拓扑，成为了去中心化联邦小样本学习的关键问题之一。文献提出了基于图的小样本方法，将小样本学习的思想引入到去中心化联邦学习中，使得模型能够从多个节点的少量数据中迅速适应不同任务，从而增强其泛化能力。
8、知识偏移度的衡量是去中心化联邦学习中的关键技术，通过评估学生模型与教师模型间的知识差异，优化各节点的本地模型更新过程。fedtad是一种拓扑感知的数据无关知识蒸馏技术，通过增强子图联邦学习中的可靠知识转移，提高全局图神经网络的性能。
9、fedec框架通过嵌入对比学习和集成方法，利用从不同方面学习到的知识，解决联邦学习中的知识图谱完整问题。
10、文献利用在中央服务器上训练的大型教师模型向各个用户模型蒸馏知识，优化资源分配和训练策略，最终提高用户准确性并减少总延迟。此外，文献研究了知识复杂性和教师与学生学习行为差异对蒸馏效率的影响。
11、图神经网络(graph neural networks,gnns)在处理图结构数据方面表现出色。chauhan提出了基于少样本图谱的分类预测方法，在元训练阶段训练特征提取器，用来从图中提取特征，使用一个注意力网络来预测实际的类标签。在元测试阶段，调整注意力网络来快速适应新的任务。虽然chauhan提出了一种用于图分类的新型元学习架构，但是其中还是存在一些局限性。fedgraph-kd是一种结合联邦学习和知识蒸馏的方法，旨在解决联邦图神经网络中的模型异构问题，这种方法通过蒸馏知识来增强模型的一致性和鲁棒性。此外，fairgkd方法通过部分知识蒸馏学习公平的图神经网络，无需访问全部信息，显著提高gn n的公平性同时保持实用性。
12、asfgnn提出了一种自动分离联邦图神经网络的学习模型，通过将训练过程分为客户端的消息传递和联邦损失计算，结合贝叶斯优化进行超参数调整，从而提升参数调整效率。文献在构建可解释的图神经网络(egnn)也是一种创新尝试，通过知识蒸馏的方式在模型中引入显式的“贡献”权重，从而提升模型的可解释性和性能，但其在处理高维度和复杂数据时的可扩展性仍需提升。
技术实现思路
1、本专利技术目的在于克服现有技术中的不足之处，提供一种基于知识蒸馏驱动的自适应去中心化小样本联邦学习框架。
2、为了实现本专利技术的目的，本专利技术将采用如下所述的技术方案加以实施。
3、一种基于知识蒸馏驱动的自适应去中心化小样本联邦学习框架，所述自适应去中心化小样本联邦学习框架包括至少三个客户端，每一个客户端均具有基于知识偏移的去中心化联邦学习策略、图神经网络指导的知识蒸馏过程和自适应频率调整算法，其中：
4、基于知识偏移的去中心化联邦学习策略，通过衡量和调整不同节点间的知识偏移度，以实现最小化每个节点的本地损失和知识偏移度损失的加权和的优化目标，并根据优化目标来优化各个节点本地模型的更新过程，通过节点间的局部通信将各个节点完成更新的本地模型聚合为全局模型；
5、图神经网络指导的知本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于知识蒸馏驱动的自适应去中心化小样本联邦学习框架，所述自适应去中心化小样本联邦学习框架包括至少三个客户端，其特征在于，每一个客户端均具有基于知识偏移的去中心化联邦学习策略、图神经网络指导的知识蒸馏过程和自适应频率调整算法，其中：
2.根据权利要求1所述的一种基于知识蒸馏驱动的自适应去中心化小样本联邦学习框架，其特征在于，所述知识偏移度是节点i和其邻居节点集合N(i)的知识偏移度，定义为：
3.根据权利要求1所述的一种基于知识蒸馏驱动的自适应去中心化小样本联邦学习框架，其特征在于，所述优化目标表示为：
4.根据权利要求1所述的一种基于知识蒸馏驱动的自适应去中心化小样本联邦学习框架，其特征在于，所述更新过程，包括如下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于知识蒸馏驱动的自适应去中心化小样本联邦学习框架，其特征在于，所述本地模型聚合是每个节点在完成本地模型更新后，将其本地模型参数发送给邻居节点，邻居节点根据接收到的本地模型参数进行加权平均，更新自身模型参数来加以聚合，聚合公式为：
6.根据权利要求1所述的一种基于知识
7.根据权利要求1所述的一种基于知识蒸馏驱动的自适应去中心化小样本联邦学习框架，其特征在于，所述GNN模型的前向传播过程如下：
8.根据权利要求1所述的一种基于知识蒸馏驱动的自适应去中心化小样本联邦学习框架，其特征在于，所述知识蒸馏的蒸馏损失函数为：
9.根据权利要求1所述的一种基于知识蒸馏驱动的自适应去中心化小样本联邦学习框架，其特征在于，所述自适应频率调整算法，包括如下步骤：
10.根据权利要求9所述的一种基于知识蒸馏驱动的自适应去中心化小样本联邦学习框架，其特征在于，所述增量模型更新策略具体为节点i在每次模型更新时，只需传输其模型参数相对于上次更新的变化量Δwi：
...【技术特征摘要】
1.一种基于知识蒸馏驱动的自适应去中心化小样本联邦学习框架，所述自适应去中心化小样本联邦学习框架包括至少三个客户端，其特征在于，每一个客户端均具有基于知识偏移的去中心化联邦学习策略、图神经网络指导的知识蒸馏过程和自适应频率调整算法，其中：
2.根据权利要求1所述的一种基于知识蒸馏驱动的自适应去中心化小样本联邦学习框架，其特征在于，所述知识偏移度是节点i和其邻居节点集合n(i)的知识偏移度，定义为：
3.根据权利要求1所述的一种基于知识蒸馏驱动的自适应去中心化小样本联邦学习框架，其特征在于，所述优化目标表示为：
4.根据权利要求1所述的一种基于知识蒸馏驱动的自适应去中心化小样本联邦学习框架，其特征在于，所述更新过程，包括如下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于知识蒸馏驱动的自适应去中心化小样本联邦学习框架，其特征在于，所述本地模型聚合是每个节点在完成本地模型更新后，将其本地模型参数发送给邻居...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈珍萍，左毅，周怡红，丰静，翟子豪，鞠张琰，
申请(专利权)人：苏州科技大学，
类型：发明
国别省市：
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