[发明专利]一种半异步联邦学习方法及系统有效
| 申请号： | 202210808306.4 | 申请日： | 2022-07-11 |
| 公开（公告）号： | CN115115064B | 公开（公告）日： | 2023-09-05 |
| 发明（设计）人： | 余国先;康祥平;王峻;郭伟;崔立真 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06F18/214;G06F18/24;G06F18/23 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 赵妍 |
| 地址： | 250101 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及人工智能数据挖掘分类以及安全人工智能技术领域，提供了一种半异步联邦学习方法及系统，包括：在某一轮次开始时，选择若干个客户端参与当前轮次的训练，为每个客户端分配学习率，并将当前轮次的服务器模型和时间戳发送给选择的客户端，以使选择的客户端采用本地数据集对服务器模型进行优化，得到客户端模型并返回；周期性地对某一轮次客户端返回的客户端模型进行分组后，依次进行组内聚合和组间聚合，对服务器模型进行更新，得到下一轮次的服务器模型。有效地解决了现有异步联邦学习算法存在的通信瓶颈的问题，并实现了众包工人的隐私保护。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 异步 联邦 学习方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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