[发明专利]一种面向异构任务需求的联邦学习训练系统及方法在审
| 申请号： | 202210823547.6 | 申请日： | 2022-07-13 |
| 公开（公告）号： | CN115345316A | 公开（公告）日： | 2022-11-15 |
| 发明（设计）人： | 周睿婷;王若贝;陈晶 | 申请（专利权）人： | 武汉大学日照信息技术研究院 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 肖明洲 |
| 地址： | 276800 山东省*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向异构任务需求的联邦学习训练系统及方法，将需求偏好权衡加入训练的三个关键阶段，即超参数预估阶段、参与客户端选择阶段以及模型聚合阶段，同时在三个关键阶段提升训练质量，加快训练速度。本发明结合了线性规划和二次规划建模，线性化技术，多凸优化算法，取整算法，贪心算法等，从理论上证明了其有效性和合理性。本发明保证在完成FL任务时间和精度硬性需求的前提下高效地完成差异化定制的FL任务。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 任务 需求 联邦 学习 训练 系统 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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