[发明专利]一种对抗通信噪声的联邦学习方法和系统

摘要

本发明公开了一种对抗通信噪声的联邦学习方法和系统，方法包括：各个计算节点分别通过无线信道传输对应的本地训练模型；中心节点将各个通过无线信道传输后的本地训练模型进行加权平均运算后，得到全局训练模型，并将全局训练模型通过无线信道广播至各个计算节点；各个计算节点基于接收到的模型和损失函数进行梯度下降计算，直至收敛。本发明能够通过对损失函数的设计，以表达噪声对模型参数的影响，再利用梯度下降算法在本地训练，在中心端完成加权平均以实现联邦学习，从而求解出最优模型，并提高模型估计的准确度和降低模型训练的损失函数值。