[发明专利]一种联邦模型训练方法、装置、电子设备和存储介质有效
| 申请号： | 202110233292.3 | 申请日： | 2021-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN113011602B | 公开（公告）日： | 2023-05-30 |
| 发明（设计）人： | 徐宏力;刘建春;许杨;马振国;范兴鹏;黄刘生 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学苏州高等研究院 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20;G06F9/50 |
| 代理公司： | 苏州创元专利商标事务所有限公司 32103 | 代理人： | 范晴 |
| 地址： | 215123 江苏省苏州*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种联邦模型训练方法、装置、电子设备和存储介质，由联邦模型训练系统中的服务器执行，包括：将目标任务对应的全局模型下发至各边缘工作节点；基于预设算法，根据当前网络资源以及目标任务的数量，确定参与全局模型更新的本地模型的指定数目；当接收到指定数目的本地模型更新数据时，进行联邦聚合以得到更新后的全局模型。本发明实施例的技术方案，利用预设算法结合每一轮迭代的网络资源来动态的确定参与全局模型训练的本地模型数量，有效地提高联邦学习过程中模型训练的网络资源利用率，避免了由于网络资源受限问题导致的联邦模型无法收敛的问题，极大的提高了联邦模型训练的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 联邦 模型 训练 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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