【技术实现步骤摘要】
该专利技术涉及通信网络，具体涉及一种面向6g网络的联邦学习高效训练优化方法。
技术介绍
1、在全球范围内，随着对第六代移动通信技术(6g,the 6th generation mobilecommunication technology)的探索不断深入，人工智能(ai,artificial intelligence)技术在日常生活和工业场景中都得到了广泛应用，6g网络以其超高速率、极低延迟和广泛连接的特性，预计将充分利用大量敏感数据，实现一个完全互联的世界。这一愿景不仅为人们带来了前所未有的便利，也将促进6g与ai内生智能的融合。与此同时，6g网络的高效率和高可靠性为分布式计算提供了强大的支持，在6g网络中，数据通常存储在海量边缘设备中，数据分散且数据量庞大。传统的集中式数据处理方式不仅会暴露用户隐私，还可能导致数据在传输过程中的安全风险。因此，如何在保护用户隐私的前提下，实现数据的高效处理和利用，成为了6g网络发展中必须面对的挑战。
2、联邦学习技术客户端分别使用其私有数据训练本地深度神经网络模型。然后将本地模型更新发送到中央服务器，而私有数据保留在客户端。在收集所有本地更新后，中央服务器负责聚合一个新全局模型，并将其提供给客户端进行下一轮模型训练。这种分布式的训练迭代会一直重复，直到全局模型收敛到令人满意的测试准确率或迭代到指定轮次。通过使用联邦学习，可以有效地保护客户的隐私，因为客户端和中央服务器之间不会共享任何私人信息。
3、联邦学习虽然在通信效率和隐私保护方面具有很大的优势，但传统联邦学习方式仍
4、首先，在联邦学习的模型训练方面，网络中各个客户端设备产生或收集到的数据各不相同，这些数据的统计特征服从非独立同分布(non-iid,non independentidentically distributed)，这意味着不同客户端i，j之间的局部数据分布pi≠pj。这种非独立同分布会降低典型的基于随机梯度下降(sgd)的算法训练效率，同时严重影响全局模型的收敛速率。
5、其次，传统的联邦学习系统并未设立严格的参与方筛选机制，一般采用随机策略选择客户端参与聚合。然而，由于客户端的异质性、不可控性以及分布式等特征，用随机策略接收客户端聚合全局模型，可能会导致劣质客户端涌入，从而破坏联邦学习系统的整体性能。劣质客户端由于数据质量较差，亦或参与训练的数据呈非独立同分布，这类不可靠的客户端提供的模型参数也可能导致模型性能下降。
6、最后，联邦学习中现有的聚合过程也会显著影响整体通信开销。传统的聚合方法，如简单的平均策略，虽然在实现上相对直接，但往往未能充分考虑各个客户端数据的质量和多样性。这种简单的聚合策略可能导致全局模型的性能受限，无法有效利用各客户端提供的数据，尤其是在数据分布不均或客户端数量较多的情况下。此外，简单平均也可能忽视某些客户端在训练过程中所贡献的重要信息，进而影响模型的泛化能力。
7、因此，我们有必要去研究一种针对6g网络的高效联邦学习训练优化方法，以降低通信开销并保证收敛速度。为了实现本地计算和通信开销之间的更好权衡，我们允许不同的客户端具有不同的本地训练轮数，使它们的更新方向尽可能接近全局模型。在模型训练阶段，我们采用自定义的本地训练策略来减少通信轮数。通过为目标函数添加约束条件，我们可以优化本地训练轮数并提高收敛速度。由于每个客户端的计算效率不同，我们应当选择计算效率高的客户端参与到聚合当中，总结为“部分客户端参与规则”，以减少每轮通信开销。此外，我们基于客户端的数据量、梯度相似度和数据多样性，构建数据质量评估模型，并将数据质量评估模型计算的不同权重的局部模型聚合为全局模型，为本地模型分配合适的权重，加快模型收敛并提高全局模型的精度。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种面向6g网络的联邦学习高效训练优化方法，旨在解决传统联邦学习因不同客户端的数据分布异质性导致的模型训练在通信效率和模型收敛速度方面的局限性。本专利技术通过定制化的局部训练策略减少通信轮次，引入部分客户端参与规则降低每轮通信成本，并采用基于数据质量的加权聚合策略提升模型精度。能够在保持模型精度的同时，显著减少通信轮次和每轮通信中的参与客户端数量，从而降低了整体的通信成本，加快了模型的收敛速度。
2、一种面向6g网络的联邦学习高效训练优化方法，包括如下步骤：
3、步骤s1：构造面向6g网络的联邦学习训练框架，用于客户端数据异质性导致通信成本巨大，模型收敛速度慢的场景；
4、步骤s2：引入自定义的本地训练策略，通过在本地客户端的目标函数中增加约束项来提高收敛速度，以减少通信总轮数；
5、步骤s3：设置部分客户端参与规则，选择计算效率较高的客户端同时上传其训练结果，从而降低每个轮次的通信成本；
6、步骤s4：设计权值计算方法，在非独立同分布设置中，通过分析客户端数据量、梯度相似度和数据多样性三个关键因素，构建数据质量评估模型并调整聚合权值，以提升模型精度。
7、本专利技术相比现有技术具有以下有益效果：
8、本专利技术提出的面向6g网络的联邦学习高效训练优化方法，因为客户端设备产生或收集到的数据具有异质性，需要在训练过程中采取措施减轻这种异质性。因为采取随机策略接受本地模型进行聚合会导致劣质客户端涌入，需要选择质量较高的客户端参与聚合。因为传统的平均聚合方法未能充分考虑客户端数据的质量和多样性，需要设计更合理的权值计算方法。本专利技术的联邦学习训练优化方法考虑影响因素更为全面，为6g网络环境下的分布式学习提供了一个高效、可靠的解决方案，特别是在处理大量敏感数据和实现完全互联的世界方面具有显著优势。
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1.一种面向6G网络的联邦学习高效训练优化方法，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的面向6G网络的联邦学习高效训练优化方法，其特征在于：上述步骤S1中，联邦学习是不同的客户端在初始阶段具有相同的神经网络模型，不同客户端构成的分布式设备用它们的私有数据迭代训练本地模型固定的次数，完整的一轮通信包括以下阶段：
3.根据权利要求2所述的面向6G网络的联邦学习高效训练优化方法，其特征在于：上述步骤S2中，通过允许跨客户在本地执行不同的迭代周期来实现定制的本地训练策略；引入了一个约束项来有效地缩小局部函数之间的梯度多样性；客户端k不是只最小化局部损失函数Fk(·)，而是用其局部损失函数近似最小化以下目标方程：
4.根据权利要求3所述的面向6G网络的联邦学习高效训练优化方法，其特征在于：上述步骤S2中，对于目标方程，变量θ来表示不同的本地迭代次数，表示在第t次联邦训练中在客户端k上迭代次；假设是经过次局部训练后客户端k的本地模型参数，其中这种定制化的本地训练策略用较少的本地迭代次数实现了更高的准确率。
5.根据权利要求4所述的面向6G网络的
6.根据权利要求5所述的面向6G网络的联邦学习高效训练优化方法，其特征在于：上述步骤S3中，利用上一轮次的本地训练时间ζk和本地数据集大小|Dk|，计算客户端k的局部计算效率ek为：基于本地客户端上传的信息，概率值pk用于表示客户端被选择的概率，计算效率更高的客户端往往具有更大的pk，参数服务器计算每个客户端的概率值pk如下所示：
7.根据权利要求6所述的面向6G网络的联邦学习高效训练优化方法，其特征在于：上述步骤S4中，首先对数据的质量进行评估，然后使用基于KL散度的模型判断数据相关性，并据此调整联邦学习中模型的聚合权值；具体指标为数据量归一化值梯度相似度归一化值γk、数据多样性的归一化值σk；
8.根据权利要求7所述的面向6G网络的联邦学习高效训练优化方法，其特征在于：上述步骤S4中，通过KL散度构建一个包含数据量、梯度相似度和数据多样性的数据质量评估模型；γ和σ分别为数据量、梯度相似度和数据多样性的权重，并用ργ和ρσ来衡量这三个指标的重要性；
9.根据权利要求8所述的面向6G网络的联邦学习高效训练优化方法，其特征在于：上述步骤S4中，客户端k的数据质量模型Ck如下式所示:通过客户端数据质量评估模型Ck，服务器从客户端收集所有本地训练的模型，并将数据质量评估模型的归一化作为权重聚合它们以更新全局模型；t轮全局模型通过下式获得：
...【技术特征摘要】
1.一种面向6g网络的联邦学习高效训练优化方法，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的面向6g网络的联邦学习高效训练优化方法，其特征在于：上述步骤s1中，联邦学习是不同的客户端在初始阶段具有相同的神经网络模型，不同客户端构成的分布式设备用它们的私有数据迭代训练本地模型固定的次数，完整的一轮通信包括以下阶段：
3.根据权利要求2所述的面向6g网络的联邦学习高效训练优化方法，其特征在于：上述步骤s2中，通过允许跨客户在本地执行不同的迭代周期来实现定制的本地训练策略；引入了一个约束项来有效地缩小局部函数之间的梯度多样性；客户端k不是只最小化局部损失函数fk(·)，而是用其局部损失函数近似最小化以下目标方程：
4.根据权利要求3所述的面向6g网络的联邦学习高效训练优化方法，其特征在于：上述步骤s2中，对于目标方程，变量θ来表示不同的本地迭代次数，表示在第t次联邦训练中在客户端k上迭代次；假设是经过次局部训练后客户端k的本地模型参数，其中这种定制化的本地训练策略用较少的本地迭代次数实现了更高的准确率。
5.根据权利要求4所述的面向6g网络的联邦学习高效训练优化方法，其特征在于：上述步骤s3中，所述部分客户端参与规则的具体过程为：在每一轮通信中，都会选择一个包含n(t)个客户端的子集，记为st；客户端上的局部模型用于在每个选定客户端上用聚合阶段后的平均全局模型损失函数优化局部目标函数；其中dk表示客户端k的数据量，d表示总数据量；在上行通信阶段...
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