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面向Non-IID数据的联邦学习工业仪表定位与分类算法
1
作者
王瑞龙
闫坤
+1 位作者
宁振杰
肖霄
《仪表技术与传感器》
2025年第11期19-24,共6页
针对现有联邦学习算法在各客户端仅有单个类别的Non-IID仪表数据集上训练出的定位与分类模型性能不佳的问题,提出了一种改进的FedProx算法。在客户端本地训练时,使用预训练模型参数与客户端本地训练过程中的模型参数差值的L2范数作为正...
针对现有联邦学习算法在各客户端仅有单个类别的Non-IID仪表数据集上训练出的定位与分类模型性能不佳的问题,提出了一种改进的FedProx算法。在客户端本地训练时,使用预训练模型参数与客户端本地训练过程中的模型参数差值的L2范数作为正则化损失项添加到原始的损失函数中;在服务器端,使用训练出的模型在测试集上的精度作为各客户端参全局模型聚合的权重。实验结果表明:改进的FedProx算法训练出的模型的mAP0.5指标达到0.9720,仅比集中式训练出的模型的0.9994低了0.0274;该算法在各客户端仅有单个类别的Non-IID数据集上训练出的模型的mAP0.5指标为0.9392,比FedAvg和FedProx算法分别高出了0.0785和0.1289。实验结果充分证明了改进的FedProx算法的准确性和有效性。
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关键词
联邦学习
工业仪表
定位与分类
Non-IID数据
FedAvg
fedprox
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题名
面向Non-IID数据的联邦学习工业仪表定位与分类算法
1
作者
王瑞龙
闫坤
宁振杰
肖霄
机构
桂林电子科技大学信息与通信学院
出处
《仪表技术与传感器》
2025年第11期19-24,共6页
基金
国家自然科学基金项目(62101147)
广西自然科学基金项目(桂科2020GXNSFAA159146)
+1 种基金
广西创新驱动发展专项(桂科AA21077008)
“认知无线电与信息处理”教育部重点实验室基金项目(CRKL190108)。
文摘
针对现有联邦学习算法在各客户端仅有单个类别的Non-IID仪表数据集上训练出的定位与分类模型性能不佳的问题,提出了一种改进的FedProx算法。在客户端本地训练时,使用预训练模型参数与客户端本地训练过程中的模型参数差值的L2范数作为正则化损失项添加到原始的损失函数中;在服务器端,使用训练出的模型在测试集上的精度作为各客户端参全局模型聚合的权重。实验结果表明:改进的FedProx算法训练出的模型的mAP0.5指标达到0.9720,仅比集中式训练出的模型的0.9994低了0.0274;该算法在各客户端仅有单个类别的Non-IID数据集上训练出的模型的mAP0.5指标为0.9392,比FedAvg和FedProx算法分别高出了0.0785和0.1289。实验结果充分证明了改进的FedProx算法的准确性和有效性。
关键词
联邦学习
工业仪表
定位与分类
Non-IID数据
FedAvg
fedprox
Keywords
federated learning
industrial instrumentation
positioning and classification
Non-IID data
FedAvg
fedprox
分类号
TP391 [自动化与计算机技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向Non-IID数据的联邦学习工业仪表定位与分类算法
王瑞龙
闫坤
宁振杰
肖霄
《仪表技术与传感器》
2025
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