摘要: 摘 要: 经典的联邦学习算法在数据高度异构的场景下难以取得较好的效果。个性化联邦学习针对数据异构问题,提出了新的解决方案,即为每个客户端“量身定做”专属模型,拥有较好的性能,但引出了难以将联邦学习扩展到新客户端上的问题。针对个性化联邦学习中,性能与扩展的难题展开研究,提出基于双流网络结构的联邦学习模型。双流网络模型通过增加一个用于分析客户端个性化特征的编码器,既能拥有个性化模型的性能,同时又便于扩展到新客户端。实验表明,在MNIST,CIFAR10,FashionMNIST 等数据集任务上相比经典联邦平均算法能够提升十个百分点,且同时解决了新客户端难以扩展的问题。
中图分类号:
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