[发明专利]基于深度强化学习的联邦学习客户端智能选取方法及系统有效
| 申请号： | 202110449033.4 | 申请日： | 2021-04-25 |
| 公开（公告）号： | CN113191484B | 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： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 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： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的联邦学习客户端智能选取方法及系统，该方法包括：联邦平台通过从联邦服务市场环境中收集客户端的状态作为输入，输入到基于策略网络的客户端选择智能体中，输出客户端选择方案；联邦平台根据当前环境状况以及客户端选择方案从多个候选客户端中选取一组最优的客户端以协同训练联邦学习模型，并将联邦学习性能作为奖励反馈给客户端选择智能体，以奖励用于优化更新策略网络；策略网络通过强化学习方法离线训练得到。本发明可从候选移动边缘设备中选择高质量的设备参与联邦学习，以处理分布式客户端低质量数据问题，以显著提高联邦学习质量。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 强化 学习 联邦 客户端 智能 选取 方法 系统 | ||
【主权项】：
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