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基于移动边缘计算的联邦学习模型及算法研究

朱培康  
【摘要】:随着移动互联网的快速发展,大量的移动应用(例如社交网络、自媒体、电商等)逐渐融入我们的日常生活,成为日常生活密不可分的一部分,但这也导致了在网络边缘产生的数据量快速增长,海量数据的传输与存储给传输带宽和云存储带来了巨大的压力。传统以云为中心的集中式数据存储和处理方案正在变得越来越不可行,由此带来了一个新的数据处理方法,即移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)。然而,作为一种分布式的数据处理方法,移动边缘计算节点在协作处理数据的过程中可能会引发数据隐私泄露的问题。随着消费者越来越注重隐私保护和有关数据隐私保护法律的出台,移动边缘计算的发展正面临着巨大挑战。联邦学习(Federated Learning)提供了用于协作和安全的机器学习协议,它可以作为移动边缘计算的操作系统。我们在移动边缘计算中使用了联邦学习技术,使得移动边缘计算节点在保护数据隐私的前提下协作训练AI模型。用于概率预测的自然梯度提升机(Natural Gradient Boosting for Probabilistic Prediction,NGBoost)是一种可以进行概率预测的新型机器学习模型,它具有训练简单,并且在小样本集上有着优秀的性能等特点,但是它不支持分布式环境。基于此,本文研究了移动边缘计算中的纵向联邦NGBoost模型和横向联邦NGBoost模型。在互联网时代,图像、文本、视频和音频等多模态数据成为了信息传播的主要载体,是人类感知和认识世界的重要媒介,因此多模态数据处理技术成为了一个热点研究问题。如果我们使用传统的方法处理多种模态的数据,我们必须针对不同模态数据分别使用不同的神经网络,这会大大地增加系统的复杂度,也不利于在实际生产环境中使用。不仅如此,在传统的数据处理方法中,我们需要将所有模态的数据集中在一起进行处理,这也会导致严重的数据隐私泄露问题和海量数据的传输和存储问题。因此,在本文中,我们也研究了基于移动边缘计算的多模态数据分类模型。基于此,本文的研究工作将主要体现如下的三个方面:首先,我们研究了基于移动边缘计算的纵向联邦NGBoost模型,研究了如何实现移动边缘节点之间使用纵向联邦学习技术联合训练NGBoost模型,研究了如何使用训练好的模型对输入进行预测,并对提出的纵向联邦NGBooost模型进行仿真实验,验证了模型的效性。然后,我们研究了基于移动边缘计算的横向联邦NGBoost模型,研究如何实现移动边缘节点之间使用横向联邦学习技术联合训练NGBoost模型,研究如何使用训练好的模型对输入进行预测,并对提出的横向联邦NGBooost模型进行仿真实验,验证了模型的效性。最后,我们研究了基于移动边缘计算的多模态数据分类模型,研究就分为如下四个部分展开:第一,研究基于移动边缘计算的多模态数据分类模型的架构;第二,研究如何对数据进行预处理;第三,研究如何实现在移动边缘节点之间使用联邦学习技术联合训练多模态数据分类模型;第四,进行仿真实验,验证了所提方案的有效性。


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