[发明专利]一种联邦学习优化方法及装置在审
| 申请号： | 202110665601.4 | 申请日： | 2021-06-16 |
| 公开（公告）号： | CN113435604A | 公开（公告）日： | 2021-09-24 |
| 发明（设计）人： | 陈辉铭;李勇;金德鹏 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 肖艳 |
| 地址： | 100084 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种联邦学习优化方法及装置，该方法包括：在当前轮次的联邦学习中，获取服务器端发送的全局模型和延迟全局梯度，延迟全局梯度是由上一轮次联邦学习中，每个客户端基于各自本地数据对上一轮次的全局梯度进行更新得到的；基于当前轮次的全局模型和延迟全局梯度，通过本地数据对本地模型进行更新，得到联邦学习更新量，联邦学习更新量包括本地模型的更新量和延迟全局梯度的更新量；将联邦学习更新量发送到服务器端，以供服务器端根据联邦学习更新量进行信息聚合，得到新的全局模型和全局梯度，并将新的全局模型和全局梯度发送到每个客户端，用于下一轮次的联邦学习。本发明有效地克服模型偏差问题，提升通信效率、降低计算复杂度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 联邦 学习 优化 方法 装置 | ||
【主权项】：
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