[发明专利]一种基于部分客户参与和功率约束的联邦学习方法在审
| 申请号： | 202211010629.5 | 申请日： | 2022-08-22 |
| 公开（公告）号： | CN115549962A | 公开（公告）日： | 2022-12-30 |
| 发明（设计）人： | 骆春波;许燕;沙小豹;高海瑞;刘翔;罗杨 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学长三角研究院（湖州） |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;H04B7/185;H04W52/34;G06N20/00 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 唐莉梅 |
| 地址： | 313000 浙江省湖州*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明属于通信技术领域，公开了一种基于部分客户参与和功率约束的联邦学习方法，包括：采用有偏见的客户选择，设置客户端可寻址并不断向中央服务器报告，令中央服务器在迭代过程中了解每个客户端的状态；通过添加总和功率约束进行跨通信时隙的功率分配，令设备地将所述设备的本地更新传输到服务器。本发明通过减小通信成本解决现有技术的问题，同时保持模型收敛性能。本发明提出的设计可以解决由不完美的信道状态引起的负面影响。学习过程的收敛在功率控制下减慢，而有偏见的客户选择加速了收敛，权衡了模型聚合。本发明可以保证在低信噪比的恶劣无线条件下快速收敛，在无线FL系统的时间和能源节约方面具有成本效益。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 部分 客户 参与 功率 约束 联邦 学习方法 | ||
【主权项】：
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