[发明专利]联邦学习模型训练过程中的资源控制方法和装置有效
| 申请号： | 202211576626.8 | 申请日： | 2022-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN115622616B | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 任勇;侯向往;王景璟;杜军;陈健瑞;张泽楷 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | H04B7/185 | 分类号： | H04B7/185;H04K1/02;G06N3/084;G06N3/098;G06F18/214 |
| 代理公司： | 北京华进京联知识产权代理有限公司 11606 | 代理人： | 吴迪 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种联邦学习模型训练过程中的资源控制方法和装置。所述方法包括：无人机发射噪声信号，噪声信号用于干扰网络设备获取用户设备与无人机交互的模型参数，通过在受到噪声信号干扰的情况下，向无人机发送用户设备的局部模型的第一模型参数，在受到噪声信号干扰的情况下，接收无人机发送的全局模型的第二模型参数，确定无人机得到第二模型参数所需的总时长模型以及总能耗模型，根据总时长模型和总能耗模型确定目标资源。采用本方法能够提高联邦学习模型的模型训练过程的安全性。 | ||
| 搜索关键词： | 联邦 学习 模型 训练 过程 中的 资源 控制 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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