[发明专利]边缘网络中的分组集成蒸馏联邦学习方法在审
| 申请号： | 202211061458.9 | 申请日： | 2022-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN115526342A | 公开（公告）日： | 2022-12-27 |
| 发明（设计）人： | 王瑞锦;李雄;张凤荔;朱举异;赖金山;黄鑫 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20;G06N3/08;G06V10/70;G06V10/82;G06V10/764;G06V10/94 |
| 代理公司： | 成都众恒智合专利代理事务所(普通合伙) 51239 | 代理人： | 刘沁 |
| 地址： | 610000 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种边缘网络中的分组集成蒸馏联邦学习方法，涉及机器学习技术领域，包括：对确定的Client设备进行分组，每组包括一个Leader设备和若干attender设备；对于每一组Client设备，均对全局模型进行N轮集成蒸馏联邦训练；每组Client设备中的Leader设备将训练得到的全局模型参数返回给边缘服务器；边缘服务器对接收到的所有全局模型参数进行聚合处理，之后进行测试，若得到的联邦学习Loss数据收敛，则联邦学习结束，否则将聚合处理后的全局模型参数下发给Leader设备，Leader设备据此更新本地最近训练过的全局模型。本发明通过对具有不同的计算资源的端设备设置不同的模型训练，然后使用集成蒸馏的方法来进行知识迁移，提高了模型的准确率，同时避免了服务器进行复杂的模型训练。 | ||
| 搜索关键词： | 边缘 网络 中的 分组 集成 蒸馏 联邦 学习方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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