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
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