[发明专利]一种多小区联邦学习模型训练方法在审
| 申请号： | 202111191808.9 | 申请日： | 2021-10-13 |
| 公开（公告）号： | CN113850397A | 公开（公告）日： | 2021-12-28 |
| 发明（设计）人： | 柴蓉;李轩;陈前斌 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20;H04W4/06;H04W24/08;H04W88/08 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 廖曦 |
| 地址： | 400065 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种多小区联邦学习模型训练方法，属于机器学习领域。该方法具体步骤为：用户基于本地数据训练本地模型，并发送至所关联的蜂窝基站；基站接收用户本地模型聚合为全局模型，并记录迭代次数；若基站迭代次数差异超过门限值，则停止迭代，否则，判断模型更新差异是否低于门限值；若是，则暂停发送模型参数，否则，判断当前可用带宽是否低于门限值；若是，则基站仅发送模型权值差异值高于门限值的相应权值；否则，基站发送模型全部参数；各基站更新模型，直至模型收敛。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 小区 联邦 学习 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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