[发明专利]联邦学习压缩通信的优化方法、系统及装置有效
| 申请号： | 202210475956.1 | 申请日： | 2022-04-29 |
| 公开（公告）号： | CN114861790B | 公开（公告）日： | 2023-03-17 |
| 发明（设计）人： | 崔来中;苏晓鑫;周义朋;刘江川 | 申请（专利权）人： | 深圳大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06F18/214 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人： | 潘登 |
| 地址： | 518060 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种联邦学习压缩通信的优化方法、系统及装置。该方法包括：获取分布式模型训练参数，分布式模型训练参数至少包括待训练模型的学习率和各客户端的数据量占比；基于待训练模型的学习率、各客户端的数据量占比和压缩目标函数，确定当前压缩质心数量；将当前迭代轮次的待训练模型和压缩质心数量发送至各客户端，以使各客户端在本地对当前迭代轮次的训练模型分别进行训练，得到模型更新数据，基于当前压缩质心数量确定的压缩率对模型更新数据进行压缩后上传至参数服务器；接收各客户端反馈的压缩模型更新数据，得到当前迭代的训练模型。通过上述方案提高了模型的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 联邦 学习 压缩 通信 优化 方法 系统 装置 | ||
【主权项】：
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