[发明专利]联邦学习的全局及局部梯度处理方法、装置、设备和介质有效
申请号: | 202110442750.4 | 申请日: | 2021-04-23 |
公开(公告)号: | CN113139662B | 公开(公告)日: | 2023-07-14 |
发明(设计)人: | 朱光旭;曹晓雯;许杰;崔曙光 | 申请(专利权)人: | 深圳市大数据研究院;香港中文大学(深圳) |
主分类号: | G06N20/00 | 分类号: | G06N20/00;G06F9/50 |
代理公司: | 北京智信四方知识产权代理有限公司 11519 | 代理人: | 刘真 |
地址: | 518172 广东省深圳市龙岗*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 本发明涉及信息技术领域,公开了一种联邦学习的全局及局部梯度处理方法、装置、设备和介质,该方法包括:接收预设时频块上传输的第n次迭代训练的聚合信号,聚合信号为联邦学习中多个边缘设备同时通过预设时频块发送局部梯度时叠加产生的;根据聚合信号和联邦学习中边缘设备的数量,获取联邦学习第n次迭代训练的全局梯度;广播全局梯度,以便于多个边缘设备根据第n次迭代训练的全局梯度对本地模型进行再次更新。本发明中多个边缘设备可以同时通过预设时频块发送局部梯度,使得边缘服务器可以直接采用该聚合信号与联邦学习中边缘设备的数量获取全局梯度进行广播,简化了边缘服务器获取全局梯度的步骤,保证了极低的聚合延迟。 | ||
搜索关键词: | 联邦 学习 全局 局部 梯度 处理 方法 装置 设备 介质 | ||
【主权项】:
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