[发明专利]一种基于模型分割的联邦学习加速方法在审
| 申请号： | 202210057437.3 | 申请日： | 2022-01-19 |
| 公开（公告）号： | CN114492746A | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 曹绍华;陈辉;陈舒;张汉卿;张卫山;吴春雷 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 青岛智地领创专利代理有限公司 37252 | 代理人： | 陈海滨 |
| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于模型分割的联邦学习加速方法，属于物联网领域和机器视觉领域，首先，为了提高联邦学习的训练效率，选择高质量的参与者是极其关键的，针对高质量的、资源受限的物联网设备，综合考虑网络带宽变化与全局训练时间这两方面，利用模型分割的理念，设计一种计算任务卸载策略，减少全局训练时间，从而提高训练效率；然后，采用联邦学习范式，保护数据安全，利用分布式用户数据提高推理性能；最后，优化联邦学习的全局模型聚合策略，通过多轮迭代再通信与模型压缩相结合的聚合方式，进一步减少传输内容，降低通信压力，达到联邦学习加速的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 模型 分割 联邦 学习 加速 方法 | ||
【主权项】：
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