[发明专利]一种面向计算资源异构的联邦学习训练加速方法有效
| 申请号： | 202110556962.5 | 申请日： | 2021-05-21 |
| 公开（公告）号： | CN113191504B | 公开（公告）日： | 2022-06-28 |
| 发明（设计）人： | 何耶肖;李欢;章小宁;吴昊;范晨昱 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙) 11870 | 代理人： | 李林合 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向计算资源异构的联邦学习训练加速方法，通过判断最快设备和最慢设备之间迭代次数差是否达到阈值，若达到阈值，则最快设备无需等待，直接利用梯度更新数值更新本地模型参数，然后下载最新的全局模型参数并得到最新的全局模型参数副本，通过额外梯度更新参数更新全局模型参数副本，并判断与最新的全局模型参数间的损失函数值大小，若更新后的全局模型参数副本损失函数值更小，则用更新后的全局模型参数副本替换最新的全局模型参数。本发明对传统的SSP并行同步机制提出相关适应性改进，提高了计算资源的利用率，从而提高训练效率，缩短整体训练时间。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 计算 资源 联邦 学习 训练 加速 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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