[发明专利]一种基于贡献量的联邦学习客户机选择方法、系统及介质有效
| 申请号： | 202110717168.4 | 申请日： | 2021-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN113378474B | 公开（公告）日： | 2022-09-20 |
| 发明（设计）人： | 林伟伟;许银海 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F111/08 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于贡献量的联邦学习客户机选择方法、系统及介质。该方法包括：初始化选择权重；计算客户机选择概率；选择客户机集合进行本地训练；计算客户机贡献量；无偏估计并更新选择权重；迭代训练。本发明定义客户机对全局模型准确率的提高量作为客户机的贡献量，基于贡献量更新客户机的选择权重，为性能优异的客户机和本地数据集优质的客户机分配高选择概率，降低性能差和数据集恶劣的客户机选择概率，提高最终聚合模型收敛速度和效果。另外，本发明可通过调节客户机贡献量的无偏估计的调节系数θ，满足不同场景需求，如追求全局模型准确率、模型收敛速度或者两者的有效平衡，具有很强的适应性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 贡献 联邦 学习 客户机 选择 方法 系统 介质 | ||
【主权项】：
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