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- [发明专利]一种联邦学习方法-CN202310498361.2在审
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袁培燕;石玲;赵晓焱;张俊娜;刘春红
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河南师范大学
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2023-04-28
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2023-08-04
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G06N3/098
- 本发明属于边缘人工智能技术领域,具体涉及一种联邦学习方法。该方法中各个客户端对服务器下传的网络模型进行稀疏化训练,在每一次迭代训练过程中,若网络模型精度大于精度阈值且剪枝率小于目标剪枝率,则进行剪枝,且对于置为0的权重,相应掩码中对应位置也置为0,直至达到训练的迭代终止条件,得到各个客户端的本地模型和掩码,并上传至服务器;服务器对各个客户端上传到本地模型进行聚合,得到全局模型,进而根据全局模型和各个客户端的掩码,得到全局模型的子网并进行下发。本发明中的客户端对网络模型进行稀疏化训练后再剪枝,使得网络模型更为轻量化,与直接剪枝的启发式方式相比,加快了收敛速度,更好地解决客户端资源受限的问题。
- 一种联邦学习方法
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