[发明专利]一种面向边缘计算的联邦学习方法和系统在审
| 申请号： | 202010578292.2 | 申请日： | 2020-06-23 |
| 公开（公告）号： | CN111708640A | 公开（公告）日： | 2020-09-25 |
| 发明（设计）人： | 唐玉维 | 申请（专利权）人： | 苏州联电能源发展有限公司 |
| 主分类号： | G06F9/50 | 分类号： | G06F9/50;G06N20/00 |
| 代理公司： | 苏州谨和知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32295 | 代理人： | 叶栋 |
| 地址： | 215000 江苏省苏州市苏州*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种面向边缘计算的联邦学习方法，包括：处于空闲的所有设备主动向服务器获取当前全局模型，按照预设的优化目标在本地异步执行模型训练，再将训练好的局部模型上传服务器；所述服务器接收任意一个设备上传的模型式，采用加权平均的方法更新全局模型。本发明能够将异步训练与联邦学习进行结合，在本发明的异步联邦优化中，所有空闲设备被用于异步模型训练，服务器使用加权平均来更新全局模型，充分利用了各个边缘设备的空闲时间，使模型训练更加高效。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 边缘 计算 联邦 学习方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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