基于知识蒸馏与类间关系的异构性缓解方法
Heterogeneity mitigation method based on knowledge distillation and inter-class relationship
杭州电子科技大学 计算机学院, 杭州 310000
摘要
模型异构性源于不同客户端的架构差异，阻碍了联邦学习中的有效知识共享，而通信开销则源于模型更新过程中频繁的参数传输，限制了联邦学习的可扩展性和效率。针对这些挑战，提出了一种基于知识蒸馏与类间关系的联邦学习框架FedKIC。FedKIC引入知识网络，通过深度学习实现异构模型间知识迁移；提出基于注意力机制的类间关系学习策略，通过余弦相似度计算类别间相关性并融合特征，增强相似类别的区分能力；采用“类别知识聚合+浅层权重共享”策略优化通信效率。在CIFAR10和CIFAR100数据集上，FedKIC较FedAvg、FedProx等主流方法精度提升2.13%~3.48%，通信开销降低90%。FedKIC通过类间关系建模与轻量化通信设计，突破了异构联邦学习中“性能-效率-适配性”的三角制约，为物联网、边缘计算等分布式场景提供了实用的协同学习方案。
基金项目
浙江省科技计划项目(2023C01147)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.05.0179
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第1期
发布历史
[2025-09-12] 优先出版
引用本文
何洋, 彭伟民. 基于知识蒸馏与类间关系的异构性缓解方法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (1). (2025-09-17). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.05.0179. (He Yang, Peng Weimin. Heterogeneity mitigation method based on knowledge distillation and inter-class relationship [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (1). (2025-09-17). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.05.0179. )
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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