基于模糊推理和熵约束的联邦半监督学习算法
Federated semi-supervised learning via fuzzy reasoning and entropy constraints
中国石油大学(华东) a. 青岛软件学院､计算机科学与技术学院; b. 山东省智能油气工业软件重点实验室, 青岛 266580
摘要
针对联邦半监督学习(FSSL)过程中标注数据稀缺和数据异构性所导致的模型偏见等问题，提出了一种基于模糊推理和熵约束的学习方案。现有研究大多直接利用预测生成的伪标签挖掘未标注数据的价值，通常通过设置置信度阈值对预测结果进行筛选，但这类方法往往未能深入探究置信度得分较低的深层原因。未标注客户端之间的数据分布可能存在显著差异，当不加区分地使用带有噪声的伪标注数据时，这种显著的数据分布变化会导致性能下降。为此，提出通过模糊计算模块进行不确定性建模，充分挖掘低置信度伪标签的潜在信息，特别关注混淆类别生成的伪标签。同时引入基于信息熵的过滤机制，有效剔除低质量未标注数据，从而降低噪声数据的影响。该研究提出一种用于联邦半监督学习的级联学习算法FedFREC，通过结合上述针对混淆类别的模糊计算模块和基于信息熵的低置信度样本过滤机制，有效利用了未标注数据中包含的信息。在SVHN、CIFAR-10、CIFAR-100、fashion MNIST和ISIC2018数据集上的大量实验证明了所提方法的优越性。
基金项目
山东省自然科学基金资助项目(ZR2023MF041)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.09.0412
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第6期
发布历史
[2026-02-25] 优先出版
引用本文
施庭波, 宫文娟, 李淳涵. 基于模糊推理和熵约束的联邦半监督学习算法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (6). (2026-02-25). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.09.0412. (Shi Tingbo, Gong Wenjuan, Li Chunhan. Federated semi-supervised learning via fuzzy reasoning and entropy constraints [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (6). (2026-02-25). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.09.0412. )
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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