[发明专利]一种联邦学习带宽分配方法、系统、计算机设备及介质

权利要求书

1.一种联邦学习带宽分配方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

向预设数目的客户端发送待训练模型；

获取各个客户端的训练时间消耗；所述训练时间消耗由各个客户端根据训练样本训练所述待训练模型得到；

统计各个客户端的信道状态信息，并根据各个客户端的所述信道状态信息，得到对应的模型上传时间消耗；

根据各个客户端的所述训练时间消耗和所述模型上传时间消耗，对各个客户端进行带宽分配。

2.如权利要求1所述的联邦学习带宽分配方法，其特征在于，所述训练时间消耗由各个客户端根据训练样本训练所述待训练模型得到的步骤包括：

根据训练样本训练所述待训练模型，并统计CPU计算能力、训练循环次数和每个训练样本占用CPU周期数；

根据所述CPU计算能力、训练循环次数和每个训练样本占用CPU周期数，得到所述训练时间消耗；所述训练时间消耗表示为:

式中，ρ_i、μ_i、|D_i|和f_i分别表示第i个客户端的训练时间消耗、每个训练样本占用CPU周期数、训练循环次数、训练样本数目和CPU计算能力。

3.如权利要求1所述的联邦学习带宽分配方法，其特征在于，所述由所述服务器统计各个客户端的信道状态信息，并得到对应的模型上传时间消耗的步骤包括：

统计各个客户端的所述信道状态信息，得到对应的信道容量；所述信道容量表示为：

式中，B_i、C_i、P_i、h_i和σ_i分别表示第i个客户端的带宽大小、信道容量、发射功率、客户端与服务器间的信道和接收端的高斯白噪声方差；

根据各个客户端的所述信道容量和所述待训练模型的模型大小，得到对应的所述模型上传时间消耗；所述模型上传时间消耗表示为：

式中，L_i和C_i分别表示第i个客户端的模型上传时间消耗、模型大小和信道容量。

4.如权利要求1所述的联邦学习带宽分配方法，其特征在于，所述根据各个客户端的所述训练时间消耗和所述模型上传时间消耗，对各个客户端进行带宽分配的步骤包括：

根据各个客户端的所述训练时间消耗和所述模型上传时间消耗，得到相应的总时间消耗；所述总时间消耗表示为：

式中，t_i、和分别表示第i个客户端的总时间消耗、训练时间消耗和模型上传时间消耗；

根据各个客户端的所述总时间消耗和预设时间阈值，得到模型上传成功用户数期望模型；

根据所述服务器的系统总带宽约束和所述模型上传成功用户数期望模型，对各个客户端进行带宽分配。