[发明专利]质量感知的边缘智能联邦学习方法及系统有效
| 申请号： | 202010590843.7 | 申请日： | 2020-06-24 |
| 公开（公告）号： | CN111754000B | 公开（公告）日： | 2022-10-14 |
| 发明（设计）人： | 张尧学;邓永恒;吕丰;任炬 | 申请（专利权）人： | 清华大学;中南大学 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20;G06Q30/08 |
| 代理公司： | 长沙朕扬知识产权代理事务所(普通合伙) 43213 | 代理人： | 何湘玲 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种质量感知的边缘智能联邦学习方法及系统，该方法包括：云平台以多个学习任务的聚合模型质量之和在每次迭代中都达到最大为优化目标，构建联邦学习质量优化问题并解决：在每次迭代中，利用参与节点的历史学习质量记录预测参与节点的学习质量；其中，利用每次迭代中损失函数值的减少量来量化节点训练数据的学习质量；在每次迭代中，云平台通过反向拍卖机制激励高学习质量的节点参与联邦学习；以进行学习任务和学习报酬的分配；在每次迭代中，对于每个学习任务，每个参与节点将其本地模型参数上传到云平台以聚合得到全局模型。本发明可以在保护数据隐私的情况下，为模型的训练提供更丰富的数据和更多的算力，以提高模型的质量。 | ||
| 搜索关键词： | 质量 感知 边缘 智能 联邦 学习方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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