[发明专利]一种联邦学习带宽分配方法、系统、计算机设备及介质在审
| 申请号： | 202110842426.1 | 申请日： | 2021-07-23 |
| 公开（公告）号： | CN113660112A | 公开（公告）日： | 2021-11-16 |
| 发明（设计）人： | 夏隽娟;范立生;赵子超;汪洋涛;刘外喜 | 申请（专利权）人： | 广州大学 |
| 主分类号： | H04L12/24 | 分类号： | H04L12/24;G06N20/00;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 郭浩辉;颜希文 |
| 地址： | 510006 广东省广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种联邦学习带宽分配方法、系统、计算机设备及介质，所述方法包括：向预设数目的客户端发送待训练模型；获取各个客户端的训练时间消耗；所述训练时间消耗由各个客户端根据训练样本训练所述待训练模型得到；统计各个客户端的信道状态信息，并根据各个客户端的所述信道状态信息，得到对应的模型上传时间消耗，以及根据各个客户端的所述训练时间消耗和所述模型上传时间消耗，对各个客户端进行带宽分配。本发明基于信道状态信息建立用户成功上传模型数学期望，再通过粒子群算法求解最优用户带宽分配，使得在具有时间约束的联邦学习框架下能够让更多的用户参与模型聚合，提高联邦学习训练模型的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 联邦 学习 带宽 分配 方法 系统 计算机 设备 介质 | ||
【主权项】：
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