基于原型网络的层次预聚类联邦学习框架
Prototypical network-based hierarchical pre-clustered federated learning framework
1. 天津理工大学计算机科学与工程学院, 天津 300382
2. 智能计算机及软件新技术天津市重点实验室, 天津 300382
3. 计算机病毒防治技术国家工程实验室, 天津 300457
摘要
针对现有聚类联邦学习方案存在的耦合度高、缺乏集群间知识迁移及相似性度量单一等问题，提出一种名为ProtoCFL的基于原型网络的层次预聚类联邦学习框架。首先，设计了层次预聚类、主训练及触发式重聚类三阶段，解耦聚类与训练过程，提升部署灵活性；其次，提出一种基于分裂二叉树的聚类方法，划分集群的同时由根节点补充全局知识，增强模型泛化能力；最后，提出一种原型相似度度量，融合类别分布与原型特征信息，精确评估客户端间相似性。实验结果表明，相较于现有方案，ProtoCFL框架的模型准确率在FashionMNIST、CIFAR10和AGNews数据集上分别最高提升3.28%、9.45%和7.39%，为聚类联邦学习提供一种兼具高效性与高精度的创新方案。
基金项目
国家自然科学基金面上项目(62572350)
天津市重点研发计划(23YFZCSN00240)
天津市技术创新引导专项基金资助项目(22YDPYGX00040)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.11.0534
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第9期
发布历史
[2026-05-29] 优先出版
引用本文
王劲松, 魏宗朴, 赵泽宁. 基于原型网络的层次预聚类联邦学习框架 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (9). (2026-06-02). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.11.0534. (Wang Jinsong, Wei Zongpu, Zhao Zening. Prototypical network-based hierarchical pre-clustered federated learning framework [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (9). (2026-06-02). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.11.0534. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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