[发明专利]一种基于联邦学习的多物联网设备异构模型高效互学习方法有效
| 申请号： | 202110762229.9 | 申请日： | 2021-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN113518007B | 公开（公告）日： | 2022-09-20 |
| 发明（设计）人： | 陈铭松;夏珺 | 申请（专利权）人： | 华东师范大学 |
| 主分类号： | H04L41/14 | 分类号： | H04L41/14;H04L41/147;H04L67/1095;H04L67/1097;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海德禾翰通律师事务所 31319 | 代理人： | 夏思秋 |
| 地址： | 200241 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于联邦学习的多物联网设备异构模型高效互学习方法，所述方法可以打破异构模型之间的知识壁垒，提高异构模型在各类物联网设备中的性能。在本方法框架中，不同的模型开始相互学习，两种模型都可以收敛到很好的结果。由于局部模型有局部数据分布，全局小模型具备全局数据分布，为了增加联邦学习的普适性，本发明提出一种基于深度相互学习的训练方法，考虑局部模型之间的知识共享过程。本发明通过综合实验对本发明方法PFL进行了论证，可以在实际场景中在通信量和预测精度方面的有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联邦 学习 联网 设备 模型 高效 学习方法 | ||
【主权项】：
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