[发明专利]动态带宽和不可靠网络下的联邦学习架构及其压缩算法有效
| 申请号： | 202010163471.X | 申请日： | 2020-03-10 |
| 公开（公告）号： | CN111447083B | 公开（公告）日： | 2022-10-21 |
| 发明（设计）人： | 朱晓敏;张雄涛;包卫东;梁文谦;周文;司悦航;王吉;吴冠霖;陈超;高雄;闫辉;张亮 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | H04L41/0896 | 分类号： | H04L41/0896;H04L67/10;H04L69/04;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京风雅颂专利代理有限公司 11403 | 代理人： | 曾志鹏 |
| 地址： | 410003*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种动态带宽和不可靠网络下的联邦学习架构及其压缩算法，框架包括云端、客户端和边缘服务器，边缘服务器有若干个并能够相互之间进行数据交换，边缘服务器中一个作为协调器。客户端与边缘服务器之间的数据传输为数据块的传输，所采用的边缘服务器机制缩短了传统的客户端到云之间的传输距离，从而减少客户端与服务器之间的通信延迟；此外，由于引入了多个边缘服务器，并将经过训练的模型划分为相应的块数，从而通过避免丢失整个模型来减少数据包丢失对训练的影响。压缩算法自适应调整压缩率来适应动态带宽，用带宽进行自适应调整来代替固定压缩率，有效利用带宽资源，减少了冗余数据交换。 | ||
| 搜索关键词： | 动态 宽和 不可靠 网络 联邦 学习 架构 及其 压缩 算法 | ||
【主权项】：
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