[发明专利]一种联邦学习中基于模型权值分布的通信压缩方法有效
| 申请号： | 202110568987.7 | 申请日： | 2021-05-25 |
| 公开（公告）号： | CN113258935B | 公开（公告）日： | 2022-03-04 |
| 发明（设计）人： | 郭帅帅;吕舒恒;张海霞 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | H03M7/40 | 分类号： | H03M7/40;G06N20/00 |
| 代理公司： | 济南金迪知识产权代理有限公司 37219 | 代理人： | 赵龙群 |
| 地址： | 250199 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种联邦学习中基于模型权值分布的通信压缩方法，属于无线通信技术领域。本发明基于联邦学习中已有的联邦平均思想，每次通信时首先统计出节点之间要传输的模型权重信息的分布，然后根据其分布特性，通过Lloyd‑Max量化器进行标量量化压缩，然后使用Huffman编码方法来进行编码，最终发送到目标节点，从而在实现最小均方量化误差的同时减小通信所需的比特数。本发明所设计的通信压缩方法，具有良好的普适性，在保证学习效率的前提下节省了通信开销，具有实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 联邦 学习 基于 模型 分布 通信 压缩 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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