[发明专利]基于设备训练时间公平的联邦学习方法在审
| 申请号： | 202211422679.4 | 申请日： | 2022-11-15 |
| 公开（公告）号： | CN115713128A | 公开（公告）日： | 2023-02-24 |
| 发明（设计）人： | 张幸林;刘建勋 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06F9/50 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 冯炳辉 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于设备训练时间公平的联邦学习方法，主要包括从长期视角保证训练时间公平的设备选择方法，以及配合设备选择方法的模型聚合方法。联邦服务器借助虚拟队列和预测的设备训练时间进行设备选择，选择设备参与每轮训练；被选中的设备从联邦服务器下载全局模型，在本地数据上训练，训练完成后将模型发回联邦服务器；联邦服务器接收到所有发回的模型后，利用模型聚合方法进行模型聚合；循环上述流程直至完成联邦学习任务。此外，借助训练时间公平性约束，本发明保证所有设备都能参与训练，同时防止训练时间过长。模型聚合方法配合设备选择方法，提高被选择次数少的设备在聚合时的权重，使得各个设备都能对模型做出贡献。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 设备 训练 时间 公平 联邦 学习方法 | ||
【主权项】：
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