计算机研究与发展

作者：田家会,吕锡香,邹仁朋,赵斌,李一戈,

关键词：联邦学习, 公平性, 有效性, 权衡, 资源分配,

联邦学习(federatedlearning,FL)是一种可用于解决数据孤岛问题的分布式机器学习框架，多个参与方在保持数据本地私有的情况下协作训练一个共同模型.但是，传统的联邦学习没有考虑公平性的问题，在实际场景中，参与者之间的数据具有高度异构和数据量差距较大的特点，常规的聚合操作会不经意地偏向一些设备，使得最终聚合模型在不同参与者数据上的准确率表现出较大差距.针对这一问题，提出了一种有效的公平算法，称为α-FedAvg.它可以使聚合模型更公平，即其在所有参与者本地数据上的准确率分布更均衡.同时，给出了确定参数α的方法，能够在尽可能保证聚合模型性能的情况下提升其公平性.最后，在MNIST和CIFAR-10数据集上进行了实验和性能分析，并在多个数据集上与其他3种公平方案进行了对比.实验结果表明：相较于已有算法，所提方案在公平性和有效性上达到了更好的平衡.

来源：2022年第6期

《计算机研究与发展》期刊编辑部

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