[发明专利]一种移动边缘网络中联邦学习的效率优化方法在审
| 申请号： | 202111486415.0 | 申请日： | 2021-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN114154646A | 公开（公告）日： | 2022-03-08 |
| 发明（设计）人： | 孟维;詹新颖;王计斌 | 申请（专利权）人： | 南京华苏科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京北辰联和知识产权代理有限公司 32350 | 代理人： | 陆中丹 |
| 地址： | 211300 江苏省南京市高淳*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种移动边缘网络中联邦学习的效率优化方法，包括以下步骤：S1：首先增加任务的并行性，通过在每一轮选择多个设备参与联邦训练，以减少训练的轮数；S2：增加设备的计算量，在全局聚合更新之前，在每个设备上执行多次训练任务；S3：结合剪枝技术和压缩技术，基于通信效率的CE‑FedAvg算法对模型进行压缩，从而实现效率优化。该移动边缘网络中联邦学习的效率优化方法采用联邦学习把训练任务分散到每个移动设备上，通过云端协作与云边端协作的方式，结合MEC等边缘计算平台，将更多的计算卸载到边缘或设备端，以减少训练轮数，从而提高优化效率和优化的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 移动 边缘 网络 联邦 学习 效率 优化 方法 | ||
【主权项】：
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