Client Selection Based on Label Quantity Information for Federated Learning

计算机科学 独立同分布随机变量 加密 调度(生产过程) 联合学习 方案(数学) 分布式计算 条件随机场 数据挖掘 信息隐私 随机变量 人工智能 机器学习 计算机网络 计算机安全 数学优化 数学分析 统计 数学
作者
Jiahua Ma,Xinghua Sun,Wenchao Xia,Xijun Wang,Xiang Chen,Hongbo Zhu
标识
DOI:10.1109/pimrc50174.2021.9569487
摘要

Federated learning (FL) enables devices to update a global model while keeping the training data local, so that data privacy is protected. However, the local data of devices is usually non-independent and identically distributed (non-i.i.d.), which leads to performance degradation. This paper aims to address this issue by a client-selection approach. In particular, in consideration of balancing the label distribution of the selected clients, a new client selection method called grouping based scheduling (GS) scheme is proposed, with which clients are divided into several groups based on a new metric called group earth mover’s distance (GEMD). Experiment results show that the GS can improve the performance of FL algorithms, compared to the random scheduling scheme. An encryption method is further proposed to enhance privacy protection, which facilitates the application of the proposed GS scheme.

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