[发明专利]一种针对联邦学习通信开销的优化处理方法及装置在审
| 申请号： | 202210023353.8 | 申请日： | 2022-01-10 |
| 公开（公告）号： | CN114548421A | 公开（公告）日： | 2022-05-27 |
| 发明（设计）人： | 刘洋;丁文伯;赵子号;毛钰竹;黄绍伦 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;H04L41/0823;H04L41/142;H04L41/16 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王宇杨 |
| 地址： | 100084 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种针对联邦学习通信开销的优化处理方法及装置。该方法包括：将初始全局模型分发到本地客户端，获得本地客户端基于自适应梯度量化模型得到的当前轮次的目标量化等级；目标量化等级用于对本地客户端在当前轮次上传的梯度进行量化；基于惰性梯度聚合模型，确定是否获取本地客户端在当前轮次对应的量化梯度；量化梯度是本地客户端基于目标量化等级对当前轮次上传的梯度进行量化得到的；对量化梯度进行聚合处理，并根据聚合结果更新初始全局模型，得到下一轮次对应的目标全局模型。本发明提供的方法，通过自适应梯度量化模型动态调整量化等级，同时通过惰性梯度聚合模型调整通信频率，有效提高了通信效率，并减少了通信开销。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 针对 联邦 学习 通信 开销 优化 处理 方法 装置 | ||
【主权项】：
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