针对节点数据分布差异给联邦学习算法性能带来不良影响的问题,提出了一个基于标签量信息的节点选择算法。算法设计了一个关于节点标签量信息的优化目标,考虑在一定时耗限制下选择标签分布尽可能均衡的节点组合优化问题。根据节点组合的综合标签分布与模型收敛的相关性,新算法降低了全局模型的权重偏移上界以改善算法的收敛稳定性。仿真验证了新算法与现有的节点选择算法相比拥有更高的收敛效率。
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