[发明专利]一种云边端协同联邦学习智能优化方法及装置在审
| 申请号： | 202310601084.3 | 申请日： | 2023-05-26 |
| 公开（公告）号： | CN116579441A | 公开（公告）日： | 2023-08-11 |
| 发明（设计）人： | 詹玉峰;齐天宇;冯伟;张元;翟弟华;吴楚格;夏元清 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学;北京理工大学长三角研究院（嘉兴） |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 刘芳 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种云边端协同联邦学习智能优化方法及装置，涉及人工智能领域。本发明方法通过轻量级训练器合理构建基于云边端的联邦学习框架拓扑结构，并基于模型参数、训练时间、训练功耗、通讯时间构建本轮环境的状态，通过智能体决策模型生成包括边缘聚合频率和终端训练轮次数的动作，边缘和终端设备按照该动作进行训练，同时采集信息构成下一轮状态，联邦学习框架和决策模型不断交互产生大量决策轨迹信息，用于决策模型的更新直至模型收敛，训练好的智能体决策模型能够根据每个设备的计算速度、训练功耗、通信时间分配不同的联邦学习训练轮次数，进而达到平衡计算异构与数据异构以及减少能耗开销的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 云边端 协同 联邦 学习 智能 优化 方法 装置 | ||
【主权项】：
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