智慧農業下基于聯邦學習的水稻病蟲害分類研究
所屬分類:解決方案
上傳者:wwei
文檔大小:6798 K
標簽: 智慧農業 聯邦學習 圖像分類
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文檔介紹:在農業發展過程中,農作物的健康問題一直是一個重要的研究課題。面向這一課題探討智能化農業種植過程中的水稻病蟲害分類問題。在智能化農業種植場景下,為了提高設備對病蟲害的分類準確性,同時保護各設備的數據隱私,提出使用聯邦學習來解決各設備間的數據孤島問題。實驗選取了七個預訓練模型來提取特征,使用四個指標(準確率、召回率、損失函數和F1分數)來評估不同模型上的性能。實驗結果表明,在獨立同分布(IID)和非獨立同分布(Non-IID)數據下模型VGG19的準確率分別為99.05%和98.48%,表現出較高的魯棒性和準確率。通過幾種實驗和指標對比發現,聯邦學習的應用提升了設備4.36%的準確率,圖像分類模型的收斂時間受到聯邦學習輪數round和每輪聯邦學習中訓練集的訓練epoch數的共同影響,并且模型的穩定性隨著參與聯邦學習的設備數量增加而提高。
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