6、物联网联邦学习：架构、类型、框架与应用

物联网联邦学习：架构、类型、框架与应用

物联网联邦学习架构

物联网联邦学习架构旨在将联邦学习技术集成到物联网系统中，实现分布式物联网设备间的协作式和隐私保护机器学习。该架构包含以下关键组件和流程：
1. 联邦学习初始化 ：
- 定义问题：确定数据源、目标任务，并指定模型评估的性能指标。
- 设计模型架构：选择优化算法、定义模型参数，并确定参与客户端之间的数据分区。
- 准备数据集：数据所有者负责收集或生成专门用于训练模型的数据。
- 启动训练：中央服务器为参与客户端提供初始模型参数，可以通过随机初始化或利用大型数据集上的预训练。

graph LR
    A[定义问题] --> B[设计模型架构]
    B --> C[准备数据集]
    C --> D[启动训练]

2. 本地训练 ：
   • 客户端注册：符合条件的客户端或物联网设备自愿加入联邦学习系统，通常向中央服务器或指定实体注册。
   • 客户端选择：从注册的客户端池中精心选择一部分客户端参与每次迭代，考虑设备能力、数据质量和多样性等标准。
   • 数据收集：从选定的客户端收集数据，每个客户端贡献其本地存储或生成的数据。
   • 数据处理：对收集到的数据进行必要的预处理和转换，以提高数据质量并促进高效学习。
   • 数据过滤：根据预定义的标准选择性地去除或过滤数据样本