[发明专利]基于夏普利值的联邦学习移动设备分布数据处理方法在审
| 申请号： | 202210436896.2 | 申请日： | 2022-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN114912626A | 公开（公告）日： | 2022-08-16 |
| 发明（设计）人： | 郑臻哲;公辰;吴帆;陈贵海 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海交达专利事务所 31201 | 代理人： | 王毓理;王锡麟 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 一种基于夏普利值的联邦学习移动设备分布数据处理方法，将多个移动设备构建联邦学习集群，在联邦学习的每一轮中，中心节点应用Monte‑Carlo采样方法估计各个联邦学习移动设备当前的联邦夏普利值，并将其在全局模型参数相对于初始参数的变化方向上的投影作为其对模型的重要性与贡献度，并基于联邦夏普利值选择联邦学习移动设备参与本轮的模型训练能够有效加快模型收敛速度，提升模型最终的精度。本发明能够衡量各个移动终端的数据集对模型训练过程的影响，从而在每轮选择高贡献度的设备参与训练，减少数据通信开销，加快收敛速度，提升模型表现。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 夏普 联邦 学习 移动 设备 分布 数据处理 方法 | ||
【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上海交通大学，未经上海交通大学许可，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/202210436896.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
