[发明专利]一种联邦学习的模型分发与聚合的传输调度方法有效
| 申请号： | 202010377635.9 | 申请日： | 2020-05-07 |
| 公开（公告）号： | CN111580970B | 公开（公告）日： | 2023-02-03 |
| 发明（设计）人： | 罗龙;蔡伟博;周华漫;李宗航;虞红芳;孙罡 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F9/50 | 分类号： | G06F9/50;G06N20/00 |
| 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： | 李梦蝶 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种联邦学习的模型分发与聚合的传输调度方法，涉及模型训练通信技术领域，该方法通过调度节点实现对各执行节点的在线调度，使已拥有最新全局模型的执行节点，向不具有最新全局模型的执行节点传输最新全局模型，直至所有的执行节点均拥有最新全局模型；通过调度节点实现对各执行节点的在线调度，使各执行节点之间进行模型数据的局部聚合，所有模型数据的聚合方向最终均指向中心服务器，直至所有参与节点的本地模型数据均聚合至中心服务器。本发明充分利用参与节点间的带宽资源加速模型通信，缓解了模型分发或聚合过程中流组的盲目竞争，减小了带宽受限的域间网络的拥塞程度，大大提高了联邦学习模型的训练效率，不会降低模型质量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 联邦 学习 模型 分发 聚合 传输 调度 方法 | ||
【主权项】：
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