[发明专利]一种基于联邦学习的异构模型聚合方法和系统在审
| 申请号： | 202110844739.0 | 申请日： | 2021-07-26 |
| 公开（公告）号： | CN113705610A | 公开（公告）日： | 2021-11-26 |
| 发明（设计）人： | 陈孔阳;张炜斌;陈卓荣;严基杰;黄耀;李进 | 申请（专利权）人： | 广州大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 林梅繁 |
| 地址： | 510006 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及联邦学习领域，为基于联邦学习的异构模型聚合方法和系统，其方法包括步骤：初始化神经网络模型；每个客户端贡献出部分本地数据上传到服务端以形成共享数据集，并训练出CGAN模型；客户端利用本地数据集和CGAN模型生成的数据集训练本地模型，对共享数据集每个数据进行预测并将预测分数上传到服务端；服务端计算各客户端预测分数偏差程度并将计算结果的倒数作为权重，计算全局预测分数，使用全局预测分数对服务端模型进行知识蒸馏；客户端从服务端下载其它客户端模型的预测分数进行合作训练；多次迭代后模型收敛。本发明能够解决客户端数据异质问题，客户端模型上传和下载的是对于共享数据集的预测分数，减少了客户端和服务端间的通讯量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联邦 学习 模型 聚合 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于广州大学，未经广州大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202110844739.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
