[发明专利]一种面向联邦物联网系统的模型训练加速方法与系统在审
| 申请号： | 202110764239.6 | 申请日： | 2021-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN113435125A | 公开（公告）日： | 2021-09-24 |
| 发明（设计）人： | 曹美;赵梦莹;马泽中;申兆岩;蔡晓军;贾智平 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 李琳 |
| 地址： | 266237 *** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种面向联邦物联网系统的模型训练加速方法与系统，在全局单轮迭代中，接收客户机所上传的分类模型；当完整收到所有客户机提供的分类模型或截止时间到期，计算客户机上传模型与本轮下发的全局模型的变化量；对已收到的模型的特征提取层参数的变化量进行模型聚合；对分类层参数变化量进行分析，确定不同客户机对全局模型分类的贡献度，确定不同客户机对输出层不同神经元的权重；对于每个客户机上分类层神经元的参数变化量用相应权重值进行加权求和，获得新全局模型的分类层模型参数变化量，将特征提取层和分类层重新拼接获得新的全局模型。本发明可以提升面向物联网的联邦学习系统的性能和处理速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 联邦 联网 系统 模型 训练 加速 方法 | ||
【主权项】：
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