[发明专利]一种移动边缘计算辅助多层联邦学习方法在审
| 申请号： | 202210367919.9 | 申请日： | 2022-04-08 |
| 公开（公告）号： | CN114745383A | 公开（公告）日： | 2022-07-12 |
| 发明（设计）人： | 李慧博;王江舟;陈方园;陈小忠;李文博 | 申请（专利权）人： | 浙江金乙昌科技股份有限公司 |
| 主分类号： | H04L67/10 | 分类号： | H04L67/10;H04L67/12;H04L41/14;G06K9/62;G06F9/445 |
| 代理公司： | 嘉兴嘉科嘉创专利代理事务所(普通合伙) 33348 | 代理人： | 赵俊霞 |
| 地址： | 314113 浙江省嘉*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种移动边缘计算辅助多层联邦学习方法，通过把设计多层联邦学习转化成为利用求解器求解函数最优解的过程，来获得高效的联邦学习方案。通过将车联网设备的联邦学习任务分发到边缘服务器及云服务器，进一步对通信资源与计算资源的合理分配获得多层学习过程的最小时延。利用该方法，可以让分布式的车联网设备参与到联邦学习中，通过移动边缘计算服务器的强大计算能力来弥补车联网设备计算资源有限的不足，从而获得更加精确的机器学习模型以及合理的通信资源、计算资源的分配方案，大大减小了传统联邦学习方法的时延。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 移动 边缘 计算 辅助 多层 联邦 学习方法 | ||
【主权项】：
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