[发明专利]应用多代价函数的系统异构联邦学习效率提升方法

摘要

本发明涉及应用多代价函数的系统异构联邦学习效率提升方法，属于计算机与信息科学技术领域。本发明首先根据建模任务设置初始训练参数，确定参与客户端并进行联邦训练；其次，在新一轮训练前根据客户端数据量、计算性能及通信性能、在当前服务器等待时间内训练完成情况动态构建客户端空闲代价函数和终止代价函数；然后，遍历服务器等待时间的可能取值，最小化所有客户端总代价得到最优等待时间，进而更新训练参数并调整参与客户端；最后，通过多轮联邦训练达到全局模型准确率要求。本发明提出参与客户端的空闲代价和终止代价函数计算方法，将服务器固定的等待时间进行动态调整，有效提升了联邦学习训练效率。