[发明专利]一种利用数字孪生辅助模型训练的联邦学习方法有效
| 申请号： | 202310063181.1 | 申请日： | 2023-01-17 |
| 公开（公告）号： | CN115802389B | 公开（公告）日： | 2023-04-25 |
| 发明（设计）人： | 余雪勇;许斌;高昊炜 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | H04W24/02 | 分类号： | H04W24/02;H04W24/06;H04W4/30;G06F9/50;G06N20/00;G06N3/098 |
| 代理公司： | 南京禹为知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32272 | 代理人： | 邱月华 |
| 地址： | 210003 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种利用数字孪生辅助模型训练的联邦学习方法，包括：首先，根据设备的时延和能耗限制，一部分设备选择在本地进行训练得到局部模型然后上传到小基站；另一部分设备选择与小基站进行边缘关联，用小基站上部署的边缘服务器构建数字孪生，利用数字孪生训练得到局部模型；本发明将上述局部模型训练策略问题分解为一个两阶段的问题，包括设备的训练方式选择问题，以及边缘关联问题；其次，小基站将收集到的这些局部模型进行边缘聚合得到边缘模型；最后，各个小基站将自己的边缘模型再次上传到宏基站进行云聚合，得到最终的全局模型；在本发明提出的边缘关联算法下，系统能耗得到有效优化。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 利用 数字 孪生 辅助 模型 训练 联邦 学习方法 | ||
【主权项】：
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