[发明专利]一种个性化联邦学习加速方法、装置在审
| 申请号： | 202011512260.9 | 申请日： | 2020-12-19 |
| 公开（公告）号： | CN114648092A | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 伍泰霖;高希彤;林彦颖;叶可江;须成忠 | 申请（专利权）人： | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06N20/20 |
| 代理公司： | 深圳市科进知识产权代理事务所(普通合伙) 44316 | 代理人： | 魏毅宏 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明适用人工智能的机器学习技术领域，提供了一种个性化联邦学习加速方法、装置；该方法在联邦学习中使用服务节点服务器模型的信息，训练出元自动剪枝网络，接着将元自动剪枝网络下发到子节点，用子节点的数据进行再训练，生成个性化网络权值，同时对由网络模型每层信道数量构成的编码向量进行迭代优化以加速提高个性化网络权值的准确性；最终在子节点进行压缩加速后的网络满足各种个性化场景下的约束条件；采用该方法的装置也具有同样的技术效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 个性化 联邦 学习 加速 方法 装置 | ||
【主权项】：
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