[发明专利]一种基于知识迁移的混合联邦学习方法在审
| 申请号： | 202111250557.7 | 申请日： | 2021-10-26 |
| 公开（公告）号： | CN114048838A | 公开（公告）日： | 2022-02-15 |
| 发明（设计）人： | 郭斌;古航;王江涛;於志文;刘佳琪;刘思聪 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 金凤 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于知识迁移的混合联邦学习方法，引入联邦学习中的激励机制，首先由各设备上传数据分布情况，服务器根据目前数据的需求信息进行决策，从而进行基于互信息的数据选择算法，给予上传数据的设备以对应的奖励；然后利用收集到的共享数据，在与各本地设备相同的深度学习模型中训练，得到辅助模型；再将辅助模型的通用知识迁移到聚合模型。在不同的联邦训练轮次，根据设备聚合模型和辅助模型，利用不同的迁移方法将辅助模型的通用知识迁移到聚合模型，可得到优化后的全局模型；本发明可以在少数轮次内为聚合模型提供分别通用特征的能力，从而减少设备模型的本地轮次轮次，实现全局模型的快速收敛以及高准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 知识 迁移 混合 联邦 学习方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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