[发明专利]基于宽度学习的联邦学习策略优化方法和装置在审
| 申请号： | 202110220275.6 | 申请日： | 2021-02-26 |
| 公开（公告）号： | CN112836822A | 公开（公告）日： | 2021-05-25 |
| 发明（设计）人： | 陈晋音;张龙源;吴长安;刘涛;李荣昌 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 曹兆霞 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于宽度学习的联邦学习策略优化方法和装置，包括：(1)对边缘端的本地模型进行模型初始化，同时在服务器端部署宽度学习网络；(2)对本地模型进行预训练，采用主动学习策略筛选出信息熵含量前n大的n个较优特征向量上传至服务器端；(3)服务器端以n个较优特征向量作为宽度学习网络的输入数据，获得输出宽度学习网络对输出数据的预测置信度，并根据预测置信度更新宽度学习网络的参数，同时返回预测置信度至边缘端；(4)边缘端利用返回的预测置信度更新本地模型的参数；(5)迭代(2)～(4)，参数确定的本地模型作为特征提取器，参数确定的宽度学习网络作为分类器，组成联邦学习模型，以提高模型的训练速度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 宽度 学习 联邦 策略 优化 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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