[发明专利]针对边云协同的联邦学习系统及方法在审
| 申请号： | 202110339975.7 | 申请日： | 2021-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN113077060A | 公开（公告）日： | 2021-07-06 |
| 发明（设计）人： | 陈益强;孙伟豪;杨晓东;于汉超;王永斌;张忠平;肖益珊 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算技术研究所 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20;H04L9/00;H04L29/06;H04L29/08 |
| 代理公司： | 北京泛华伟业知识产权代理有限公司 11280 | 代理人： | 王勇;苏晓丽 |
| 地址： | 100190 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明的实施例提供针对边云协同的联邦学习系统和方法，包括边缘设备和云端服务器。每个边缘设备基于本地数据对全局模型进行训练，对训练后得到的模型参数进行加密并上传至云端服务器；云端服务器对从各个边缘设备接收的模型参数进行聚合，并将聚合后的模型参数返回至各个边缘设备；边缘设备采用来自云端服务器的模型参数更新其本地的全局模型以进行预测。该系统使得模型的鲁棒性、精确性和训练速度大幅提升。 | ||
| 搜索关键词： | 针对 协同 联邦 学习 系统 方法 | ||
【主权项】：
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