26年WP自动化基于联邦学习的高效深度网络学习算法仿真11.6-AI37.89全日(22631字).docx

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WHKJ 大学本科毕业设计I摘要移动设备的广泛普及使得大量包含个人隐私的数据保存在本地，这些数据对训练深度学习模型很有价值，但传统集中式训练方法存在严重的隐私泄露风险以及通信与存储开销过大的问题。联邦学习通过让客户端在本地完成模型更新计算并仅上传更新参数，确保原始数据不离开用户设备，从设计层面实现了隐私保护。本文系统梳理了相关基础理论，包括神经网络基本组成、卷积神经网络、循环神经网络与长短期记忆网络，以及梯度下降法等优化方法，重点分析了联邦平均算法的核心思想，即通过调节本地训练轮次和本地小批量大小来增加本地计算量，从而有效减少...

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