[发明专利]基于半异步的联邦学习方法、系统、服务器及介质有效
| 申请号： | 202110681063.8 | 申请日： | 2021-06-18 |
| 公开（公告）号： | CN113516249B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 刘铎;张宇;段莫名;李丽;陈咸彰;任骜;谭玉娟;汪成亮;梁靓 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06N3/04;G06N3/08;G06F18/23 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 麦小婵;郝传鑫 |
| 地址： | 404100 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于半异步的联邦学习方法，其在中央服务器上根据每一个客户端的的本地模型更新方向和更新时间对所述客户端进行分组，得到多个客户端组，并创建多个以客户端组为单位的调度进程，以使得所述调度进程在每个通信轮中初始化所属组的组模型版本号，并在每个通信轮中根据客户端的本地模型的版本号与组模型版本号计算版本号之差，以用来衡量客户端的本地模型的过时程度，进而使得所述客户端根据版本号之差与预设模型过时阈值的比较结果选择同步更新或异步更新的方式更新本地模型，其能有效解决客户端的掉队效应，并能解决客户端的模型过时问题，进而提升模型的精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 异步 联邦 学习方法 系统 服务器 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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