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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

B 作业；运输

C 化学；冶金

D 纺织；造纸

E 固定建筑物

F 机械工程、照明、加热

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公布日期

2023-10-24 公布专利

2023-10-20 公布专利

2023-10-17 公布专利

2023-10-13 公布专利

2023-10-10 公布专利

2023-10-03 公布专利

2023-09-29 公布专利

2023-09-26 公布专利

2023-09-22 公布专利

2023-09-19 公布专利

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

中兴通讯股份有限公司

三星电子株式会社

中国石油化工股份有限公司

鸿海精密工业股份有限公司

松下电器产业株式会社

上海交通大学

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[发明专利]一种面向联邦学习的双向自适应梯度压缩方法及系统-CN202310423325.X在审
发明人：孙永奇;隋一凡;廖鑫亭;原继东;李浥东 -专利权人：北京交通大学
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： H03M7/40 文献下载
摘要：本发明提供了一种面向联邦学习的双向自适应梯度压缩方法及系统。该方法包括：服务器自适应确定本轮训练的量化位宽和压缩率，向各个客户端传输梯度或模型参数；客户端根据相关参数计算本轮梯度并压缩，预测下一轮训练的收敛速度，将压缩梯度和收敛速度预测值上传给服务器；服务器对各客户端的压缩梯度进行解压、聚合和再压缩处理，根据各个客户端上传的收敛速度预测值计算全局收敛速度预测值，更新全局模型和发送队列。本发明的方法通过自适应梯度压缩率和量化位宽，在保证模型精度的同时提升通信效率；设计稀疏化和量化中的编码方式以及新颖的双向梯度压缩策略，降低通信开销，提高每轮可参与的客户端数量，缓解在大规模联邦学习中的带宽瓶颈。
一种面向联邦学习双向自适应梯度压缩方法系统

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