[发明专利]一种基于二阶导数解决联邦学习中数据不平衡问题的方法有效
| 申请号： | 202110917450.7 | 申请日： | 2021-08-11 |
| 公开（公告）号： | CN113691594B | 公开（公告）日： | 2023-02-07 |
| 发明（设计）人： | 燕忠毅;曾艳;赵乃良;张纪林;任永坚;万健;沈鸿辉 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | H04L67/1023 | 分类号： | H04L67/1023;H04L67/56;G06F17/10 |
| 代理公司： | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人： | 周希良 |
| 地址： | 310018 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于二阶导数解决联邦学习中数据不平衡问题的方法，可以解决局部和全局不平衡对全局模型训练的影响，本发明包括：云端服务器通过计算损失函数关于全局模型参数的二阶导数获得全局模型参数重要性权重，该权重可以反映参数对任务的重要程度，用于构造正则项；边缘客户端利用接收到的信息构建正则项添加到预先设置的优化目标，对重要的参数设置大的惩罚，对不那么重要的参数设置小的惩罚，从而达到如下效果：1）防止本地模型与全局模型差异过大；2）降低大类对全局模型的贡献；3）尽可能地将关于不同边缘客户端的知识集成到全局模型中；云端服务器利用接收到的本地模型更新全局模型。以次往复，直到全局模型精度达到预设要求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 导数 解决 联邦 学习 数据 不平衡 问题 方法 | ||
【主权项】：
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