本科毕业设计 联邦学习

### 联邦学习本科毕业设计实施方案与文献综述

#### 一、研究背景
随着物联网设备数量的增长和个人隐私保护意识的增强，传统集中式机器学习方法面临诸多挑战。联邦学习作为一种新兴技术，能够在不泄露用户数据的前提下实现分布式模型训练，成为解决这些问题的有效途径之一。

#### 二、项目目标
本课题旨在探索如何利用联邦学习框架提升特定应用场景下的预测效果，并针对实际应用中存在的问题提出优化方案。具体而言：

- 构建适用于某类任务（如医疗影像识别、金融风险评估等）的基础版联邦学习系统；
- 对现有算法进行改进以提高效率或准确性；
- 探讨不同参数设置对最终成果的影响规律；

#### 三、关键技术点分析
1. **异构环境适配**
解决了在异构数据上训练全局共享联邦学习模型的性能问题，个性化性能直接取决于全局模型的泛化性能[PFL 严格遵循常规联邦学习训练过程，其中训练单个全局联邦学习模型。然后，通过本地适应步骤为每个联邦学习客户端个性化训练的全局联邦学习模型，该步骤包括对每个本地数据集进行额外训练][^1]。

2. **通信成本控制**
鉴于参与方之间可能存在较大网络延迟甚至不稳定连接情况，在保证收敛性的前提下尽可能减少各轮迭代所需传输的数据量至关重要。

3. **安全机制保障**
设计合理的加密协议来抵御潜在攻击者窃取敏感信息的风险，同时不影响正常业务流程运转。

#### 四、实验平台搭建
选用TensorFlow Federated (TFF) 或 PySyft 等开源工具包快速构建原型系统，模拟真实世界中的多个客户端协同工作场景。对于某些特殊需求还可以考虑集成其他第三方库函数辅助完成相应功能模块开发。

import tensorflow_federated as tff
from tensorflow.keras import layers, models

def create_keras_model():
    model = models.Sequential([
        layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
        layers.Dropout(0.5),
        layers.Dense(10, activation='softmax')
    ])
    return model

#### 五、预期贡献
通过对上述几个方面深入研究并形成一套完整的解决方案，不仅有助于推动学术界对该领域理论认知水平进一步深化，而且能够为企业级产品落地提供有益借鉴价值。