[发明专利]联邦学习的服务器和客户端的一体化训练方法及相关设备在审
| 申请号： | 202310664947.1 | 申请日： | 2023-06-06 |
| 公开（公告）号： | CN116911403A | 公开（公告）日： | 2023-10-20 |
| 发明（设计）人： | 薛哲;臧煜;邵旭;杜军平;梁美玉;吴俊江 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学;有科期刊出版（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京风雅颂专利代理有限公司 11403 | 代理人： | 金含 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本申请提供一种联邦学习的服务器和客户端的一体化训练方法及相关设备，所述方法包括对全局模型进行多轮迭代训练，其中，对于多轮迭代训练中的每一轮迭代执行如下操作，直至全局模型满足预设收敛条件为止，得到训练完成的全局模型：确定全局模型是否满足收敛条件，若不满足，服务器确定并随机发送当前全局模型参数和当前全局校正因子至多个客户端中的部分客户端；部分客户端中的每个客户端对与其关联的局部模型进行训练，以确定训练后的局部模型的参数，并将局部模型的参数发送至服务器；服务器分别对当前全局模型参数和当前全局校正因子进行更新，解决了现有技术中联邦学习的通信效率低的技术问题，达到了对服务器和客户端一体化进行训练的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 联邦 学习 服务器 客户端 一体化 训练 方法 相关 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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