[发明专利]一种面向不稳定场景下联邦学习的方法和系统在审
| 申请号： | 202310154809.9 | 申请日： | 2023-02-22 |
| 公开（公告）号： | CN116108933A | 公开（公告）日： | 2023-05-12 |
| 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： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20 |
| 代理公司： | 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 | 代理人： | 刘莹莹 |
| 地址： | 475001 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提供一种面向不稳定场景下联邦学习的方法和系统。该方法包括：步骤1：根据训练本地模型所要求的数据量、计算能力和网络带宽确定抽样策略；步骤2：按照抽样策略选择M个边缘节点，并进行预训练；步骤3：服务器初始化全局模型；步骤4：当故障节点列表不为空时，从中选择顶级节点并将其加入参与训练的边缘节点中；步骤5：边缘节点根据本地数据和接收的全局模型进行本地训练，得到新的本地模型，并上传至服务器；步骤6：在设定的时间段内，服务器若接收到边缘节点的本地模型，则将器其合至全局模型中；反之，则将未返回本地模型的边缘节点添加至故障节点列表；步骤7：重复步骤4至步骤6，直至达到结束条件后，输出此时的全局模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 不稳定 场景 联邦 学习 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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