精度驱动的自适应联邦剪枝与差分隐私方法
Accuracy-driven adaptive federated pruning and differential privacy method
辽宁工业大学 a. 电子与信息工程学院; b. 理学院, 辽宁 锦州 121001
摘要
针对联邦学习中模型更新传输量较大导致通信开销较高，以及差分隐私噪声注入引起模型精度下降与收敛波动的问题，提出一种精度驱动的自适应联邦剪枝与差分隐私方法(Accuracy-driven Adaptive Federated Pruning and Differential Privacy Method，AAFDP)。在服务器端基于滑动平均准确率构建性能反馈信号，并采用“先剪枝后加噪”的分阶段处理流程：对聚合更新执行幅度剪枝以形成稀疏传输结构，在差分隐私阶段对剪枝后的更新注入高斯机制噪声，同时依据反馈信号逐轮调整剪枝率与噪声系数。MNIST和CIFAR-10数据集实验结果表明，所提方法在保持较高模型精度和较低损失的同时，相较于FedAvg、DP-FL和APDP-FL等稠密传输方法，可将累计通信量降低约33%～36%，在模型性能、训练稳定性和通信效率之间取得较优平衡。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62203201)
辽宁省应用基础研究计划项目(2025JH2/101330118)
2024年辽宁省属本科高校基本科研业务费专项资金资助项目(LJZZ212410154025)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2026.01.0054
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第10期
发布历史
[2026-07-29] 优先出版
引用本文
杨程, 李晓会, 兰洁, 等. 精度驱动的自适应联邦剪枝与差分隐私方法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (10). (2026-07-30). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.01.0054. (Yang Cheng, Li Xiaohui, Lan Jie, et al. Accuracy-driven adaptive federated pruning and differential privacy method [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (10). (2026-07-30). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.01.0054. )
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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