[发明专利]改善边缘设备利用效率的异步联邦学习方法、装置及介质有效
| 申请号： | 202111188849.2 | 申请日： | 2021-10-12 |
| 公开（公告）号： | CN113902128B | 公开（公告）日： | 2022-09-16 |
| 发明（设计）人： | 席闻;廖钰盈;周斌;贾焰;李爱平;江荣;涂宏魁;王晔;高立群;汪海洋;宋鑫;喻承 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06F9/50 |
| 代理公司： | 苏州国诚专利代理有限公司 32293 | 代理人： | 陈松 |
| 地址： | 410000 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明提供了改善边缘设备利用效率的异步联邦学习方法、装置及介质，其可以减轻服务器中多个线程在全局模型上的数据竞争，改善服务器的并发性能，包括以下步骤：满足模型数据传输条件的边缘设备主动向服务器请求全局模型；若事件对象状态为假，服务器通过分发器组件将全局模型发送给该边缘设备；满足条件的边缘设备通过本地数据训练全局模型得到局部模型；服务器的收集器组件将局部模型入队至队列中；更新器组件从队列中弹出局部模型与影子模型执行聚合操作，并将聚合结果赋值给影子模型，当出队计数值到达设定值，将影子模型的值赋值给全局模型，更新全局迭代次数；持续迭代直到达到设定的全局总迭代次数。 | ||
| 搜索关键词： | 改善 边缘 设备利用 效率 异步 联邦 学习方法 装置 介质 | ||
【主权项】：
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