[发明专利]基于分层抽样优化的面向异构客户端的联合学习方法在审
| 申请号： | 202210690767.6 | 申请日： | 2022-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN115204416A | 公开（公告）日： | 2022-10-18 |
| 发明（设计）人： | 马武彬;鲁晨阳;郑龙信;吴亚辉;周浩浩;戴超凡;邓苏 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 长沙大珂知识产权代理事务所(普通合伙) 43236 | 代理人： | 伍志祥 |
| 地址： | 410073 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于分层抽样优化的面向异构客户端的联合学习方法，从不同簇中选择可用的客户端；参数服务器将全局模型广播至所有客户端，客户端对本地数据的样本进行训练得到本地模型参数，参数服务器收集每个客户端的本地模型参数信息，采用聚类方法将客户端划分入不同的簇中；每轮训练时，根据样本权重从每个簇中抽取可用的客户端参与训练，进行梯度聚合；每轮参与训练的客户端从参数服务器接收到最新全局模型参数后，使用本地数据计算当前参数下的梯度，迭代后将最新参数发回参数服务器，由参数服务器对传回的参数进行加权平均。本发明在客户端异构条件下可收敛到全局最优解。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分层抽样 优化 面向 客户端 联合 学习方法 | ||
【主权项】：
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