摘要：联邦学习(federated learning)通过用上传模型参数的方式取代了数据传输,降低了隐私泄露的风险.然而,将联邦学习应用到云边端框架下时,一方面,由于云边端存在边缘和终端两层分布式框架,对传统的单层联邦学习提出挑战;另一方面,终端节点因资源异构难以训练相同复杂度的模型,无法满足联邦学习客户端统一模型的假设.针对上述第1个问题,从传统的单层联邦学习方法出发,设计了面向云边端分层部署模型的联邦学习方案;针对第2个问题,通过在终端模型插入分支的方式,将大模型拆分为不同复杂度的小模型适配不同客户端资源状态,从而实现异构联邦学习.同时,考虑到终端存在大量无标签数据无法进行有效模型训练的问题,还提出了针对联邦框架的半监督学习方法,实现对无标签数据的有效利用.最终,通过MNIST和FashionMNIST数据集对方法进行了验证.实验结果表明,在有效避免隐私泄露的前提下,相比于其他同构和异构学习方法,所提方法最大可提升22%的模型准确率;在计算、通信、存储等资源开销上均有明显降低.

摘要：聚焦陆战场信息系统设计问题,结合分布式计算最新成果,基于“云网端”融合理念,构建了一套适用于分布式战场节点和智能需求的信息系统架构.针对所构建架构中,智能应用和智能性提升的关键需求,综合分布式陆战场节点资源受限、任务多样等特点,在分层联邦学习基础上,依据资源状况进行自适应调整,提供资源开销和智能提升相均衡的使用途径.经实验验证,该架构和方法效果良好,更能适应分布式条件下陆战场节点智能性需求。