基于联邦学习的Moon算法研究

首先综述了联邦学习的概念,起源以及研究的重要性,然后详细讨论了经典联邦学习算法FedAvg和对比学习的相关理论,方法和流程。在此基础上,提出了Moon算法,并对Moon算法的数据集划分以及基础实验设置进行了说明。通过对比实验和性能评估,我们验证了所提方法的有效性和优越性。实验结果表明,基于Model-ContrastiveFederatedLearning的联邦学习框架在模型准确性、收敛速度和通信效率等方面都具有明显优势,能够有效解决传统联邦学习中存在的问题,具有广阔的应用前景。