[发明专利]一种高效通信的分层联邦学习框架及其优化方法和系统有效
| 申请号： | 202010929585.0 | 申请日： | 2020-09-07 |
| 公开（公告）号： | CN112070240B | 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;G06F30/27;G06F111/04 |
| 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： | 本发明公开了一种高效通信的分层联邦学习框架及其优化方法和系统，该框架包括：一个云聚合器、多个边缘聚合器和多个分布式计算节点；在每轮云聚合迭代中，边缘聚合器首先从云聚合器下载全局学习模型，每个分布式计算节点从其关联的边缘聚合器下载全局学习模型，训练模型更新上传到关联的边缘聚合器；边缘聚合器聚合接收模型更新并聚合发送回关联的计算节点，经过多次边缘聚合迭代后，将边缘模型更新上传到云聚合器；云聚合器将多个边缘模型聚合后得到全局模型更新发送回所有的边缘聚合器；重复边缘聚合以及云聚合迭代，直至全局模型达到目标精度。该优化方法采用通信开销最小化作为优化目标。本发明提高学习性能的同时，可降低系统的通信开销。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 高效 通信 分层 联邦 学习 框架 及其 优化 方法 系统 | ||
【主权项】：
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