[发明专利]一种适用于异构网络的通用联邦学习实现方法在审
| 申请号： | 202111582604.8 | 申请日： | 2021-12-22 |
| 公开（公告）号： | CN114254761A | 公开（公告）日： | 2022-03-29 |
| 发明（设计）人： | 许明雪;许广德;许明阳 | 申请（专利权）人： | 安徽兰科智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06F9/50;G06F21/62 |
| 代理公司： | 合肥律众知识产权代理有限公司 34147 | 代理人： | 朱波 |
| 地址： | 230000 安徽省合肥市中国（安徽）自由贸易试验区合*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及联邦学习，具体涉及一种适用于异构网络的通用联邦学习实现方法，对子节点的资源描述和数据描述进行建档；中央节点向其他异构异步子节点分配基本联邦学习任务，并给每个子节点设定执行任务的截止时间；子节点进行自适应训练，并将更新信息一并发送至中央节点；中央节点使用全局优化器对上传的更新信息进行加权聚合，得到新一轮的全局模型参数；本发明提供的技术方案能够有效克服现有联邦学习算法难以在弱节点、异构网络环境下落地的缺陷。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 适用于 网络 通用 联邦 学习 实现 方法 | ||
【主权项】：
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