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个性化子模型与K均值聚类在联邦学习中的公平性研究.docx

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个性化子模型与K均值聚类在联邦学习中的公平性研究

目录

内容描述................................................3

1.1研究背景...............................................3

1.1.1联邦学习概述.........................................4

1.1.2公平性在联邦学习中的重要性...........................6

1.2研究目的与意义.........................................7

1.3研究内容与方法.........................................8

个性化子模型研究........................................9

2.1个性化子模型的基本概念................................10

2.1.1个性化子模型原理....................................11

2.1.2个性化子模型的构建方法..............................12

2.2个性化子模型在联邦学习中的应用........................14

2.2.1个性化子模型的优势分析..............................15

2.2.2个性化子模型的挑战与解决策略........................17

K均值聚类算法..........................................17

3.1K均值聚类算法简介.....................................18

3.1.1K均值聚类的基本原理.................................19

3.1.2K均值聚类的步骤与实现...............................20

3.2K均值聚类在联邦学习中的应用...........................22

3.2.1K均值聚类在模型选择中的应用.........................23

3.2.2K均值聚类在数据隐私保护中的应用.....................25

个性化子模型与K均值聚类结合的联邦学习模型..............26

4.1结合原理与模型架构....................................26

4.1.1模型架构设计........................................27

4.1.2模型训练策略........................................30

4.2模型性能评估与优化....................................31

4.2.1性能评估指标........................................32

4.2.2模型优化方法........................................33

实验设计与分析.........................................35

5.1实验环境与数据集......................................36

5.2实验方法与流程........................................37

5.2.1个性化子模型的训练与优化............................39

5.2.2K均值聚类的应用与结果分析...........................40

5.3实验结果与讨论........................................41

5.3.1公平性分析..........................................43

5.3.2模型性能比较........................................44

结果分析...............................................47

6.1公平性提升效果........................................48

6.1.1隐私保护公平性分析..................................50

6.1.2数据分布公

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