[發明專利]一種基于標簽量信息的聯邦學習節點選擇方法及系統

有效

• 申請號: 202110471182.0
• 申請日: 2021-04-29
• 公開（公告）號: CN113128706B
• 公開（公告）日: 2023-10-17
• 發明（設計）人: 孫興華;馬嘉華;黃曉霞;詹文;王璽鈞;陳翔
• 申請（專利權）人: 中山大學
• 主分類號: G06N20/20
• 分類號: G06N20/20;G06F21/60
• 代理公司: 深圳市創富知識產權代理有限公司 44367
• 代理人: 高冰

1.一種基于標簽量信息的聯邦學習節點選擇方法，其特征在于，包括以下步驟：

根據本地數據生成標簽向量并通過加密矩陣對標簽向量進行加密，得到加密后標簽向量；

根據計算資源估計單輪訓練耗時，得到訓練耗時估計；

上傳加密后標簽向量與訓練耗時估計并進行數據整合，得到整合后數據；

基于整合后數據，在預設的最大通信耗時限制下，搜索標簽組合分布最優的節點序列作為最終的被選客戶節點序列。

2.根據權利要求1所述一種基于標簽量信息的聯邦學習節點選擇方法，其特征在于，所述根據本地數據生成標簽向量并通過加密矩陣對標簽向量進行加密，得到加密后標簽向量這一步驟，其具體包括：

計算節點根據自身本地數據生成標簽向量Z_k；

從加密中心獲取單位正交矩陣M；

根據單位正交矩陣M對自身的標簽向量進行變換，得到加密后標簽向量Z_k′。

3.根據權利要求2所述一種基于標簽量信息的聯邦學習節點選擇方法，其特征在于，所述上傳加密后標簽向量與訓練耗時估計并進行數據整合，得到整合后數據這一步驟，其具體包括：

計算節點將加密后標簽向量與訓練耗時估計上傳至計算服務器；

計算服務器根據信道信息估計出各節點的單輪耗時T_k并刪除單輪耗時T_k超過預設閾值的節點；

將剩余節點的單輪耗時T_k取整，得到整合后數據。

4.根據權利要求3所述一種基于標簽量信息的聯邦學習節點選擇方法，其特征在于，所述基于整合后數據，在預設的最大通信耗時限制下，搜索標簽組合分布最優的節點序列作為最終的被選客戶節點序列這一步驟，其具體包括：

計算服務器建立價值矩陣M_value和標簽矩陣M_label，并根據節點的加密后標簽Z_k′求得全局標簽向量Z_global；

打亂節點順序；

計算服務器依次逐個考慮節點，根據單輪耗時和加密后標簽向量逐行更新價值矩陣M_value與標簽矩陣M_label；

服務器根據價值矩陣M_value，選擇最后一行中的價值最大點所在列，向上逆推出行坐標序列作為最終輸出的被選節點序列。

5.根據權利要求4所述一種基于標簽量信息的聯邦學習節點選擇方法，其特征在于，所述計算服務器依次逐個考慮節點，根據單輪耗時和加密后標簽向量逐行更新價值矩陣M_value與標簽矩陣M_label這一步驟，其具體包括：

在第i行，第j列的單輪更新中，計算服務器先判斷當前節點i的耗時T_i是否小于j，判斷到i＝0則直接將M_value(0,j)更新為當前節點的價值M_label(0,j)更新為標簽向量Z₀；

判斷到i≠0且T_ij則將價值矩陣M_value(i,j)與標簽矩陣M_label(i,j)均更新為上一行的結果，若i≠0且T_i＝j則求得向上一輪已有方案添加當前節點后時限也為j的新組合方案，對應標簽向量Z_new＝Z_i′+M_label(i-1,j-T_i)，對應價值為

將新價值v后與價值矩陣上一行的結果M_value(i-1,j)進行比較大小，判斷到新價值v大于價值矩陣上一行的結果M_value(i-1,j)，將M_value(i,j)更新為新價值v，M_label(i,j)更新為Z_new，反之則保留上一輪結果M_value(i-1,j)與M_label(i-1,j)。