[发明专利]一种面向异质统计的分簇联邦学习方法在审
| 申请号： | 202310060893.8 | 申请日： | 2023-01-17 |
| 公开（公告）号： | CN115952860A | 公开（公告）日： | 2023-04-11 |
| 发明（设计）人： | 左方;高铭远;刘家萌 | 申请（专利权）人： | 河南大学 |
| 主分类号： | G06N3/098 | 分类号： | G06N3/098;G06F18/23213;G06F18/241;G06F18/22 |
| 代理公司： | 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 | 代理人： | 张立强 |
| 地址： | 475004 河南省开封市金明区*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明公开一种面向异质统计的分簇联邦学习方法，包括：步骤1，构建边缘节点分布分类器；步骤2，确定边缘节点分簇的衡量指标；步骤3，确定节点集群的分簇方法；步骤4，使用分簇方法对边缘节点进行分簇；步骤5，服务器初始化全局模型，并发送模型到每个节点集群的头结点；步骤6，边缘节点接收到模型后在本地数据集上进行本地训练并更新模型，并将更新后的模型发送到簇内下一个节点进行训练，直至每一个簇内节点全部完成训练，上传更新后的模型到服务器；步骤7，服务器接收所有簇更新后的模型后进行加权平均，更新全局模型；步骤8，重复步骤6、步骤7，直至全局模型收敛。相较于传统的联邦学习方法，本发明更加高效，适用性更强。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 统计 联邦 学习方法 | ||
【主权项】：
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