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能够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之间的协作和隐私保护机器学习。该架构包含以下几个关键组件：
1. 联邦学习初始化 ：设定初始条件和参数，为后续的模型训练和聚合奠定基础。具体步骤如下：
- 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，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：中央服务器向参与客户端提供初始模型参数，可以通过随机初始化或在大型数据集上进行预训练。

2. 本地训练 ：客户端使用本地可用数据进行模型训练。在本地训练之前，需要进行数据准备，包括以下步骤：
   • 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挑选一部分客户端，考虑设备能力、数据质量和多样性等标准，确保其具有代表性和有效参与。
   • 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，便于高效学习。
   • 数据过滤：根据预定义的标准，选择性地删除或过滤数据样本或特征，有效消除可能干扰训练过程或损害隐私的异常值、噪声或无关信息。
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