基于代理选举的高效异构联邦学习方法

物联网多样性终端设备在计算、存储、通信方面的异构性导致联邦学习效率不足。针对上述联邦训练过程中面临的问题,基于代理选举思路,提出了一种高效联邦学习算法。设计了基于马氏距离的代理节点选举策略,将设备的计算能力与闲置时长作为选举因素,选举性价比高的设备作为代理节点,充分发挥设备计算能力。进一步设计了基于代理节点的新型云边端联邦学习架构,提升了异构设备之间的联邦学习效率。基于MNIST和CIFAR-10公开数据集与智能家居设备真实数据的实验表明,该联邦学习方法的效率提高了22%。