面向多租户数据中心的联邦学习架构下通信开销优化方法

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摘 要：为降低多租户数据中心联邦学习架构下的高通信开销问题，提出一种基于三元演化模型参数的通信开销优化算法。首先，建立面向多租户数据中心的联邦学习架构模型来实现数据隐私保护；其次，针对联邦学习架构的引入导致租户和数据中心交互产生了过高的通信开销问题，提出一种基于三元演化模型参数的通信开销优化算法，通过结合最优局部模型和三元向量化模型参数的演化方向来减少租户与数据中心模型参数传输之间的冗余通信；同时，基于联邦学习的隐私研究论证分析了在传输通信过程中所提算法能有效保障参与训练租户的隐私信息。（剩余19793字）