[发明专利]一种考虑多服务器竞争的联邦学习激励机制方法在审
| 申请号： | 202310321545.1 | 申请日： | 2023-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN116416039A | 公开（公告）日： | 2023-07-11 |
| 发明（设计）人： | 王贤为;张幸林 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06Q30/08 | 分类号： | G06Q30/08;G06Q30/0601;G06N20/20 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 王东东 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种考虑多服务器竞争的联邦学习激励机制方法，包括：对所有参数服务器进行初始化，建立联邦学习的全局模型，并向用户发布联邦学习的训练任务；用户根据自身的条件，针对各个服务器发布的联邦学习训练任务提交自己的报价；参数服务器根据自适应多物品拍卖算法，决定获胜集和参与训练的用户所需支付的报酬；按照联邦学习步骤进行训练，参数服务器向获胜集中的用户分发全局模型，用户进行本地训练并将参数更新上传给参数服务器；在训练结束后，参数服务器会对用户上传的参数进行模型聚合，更新全局模型的参数。本方法参与者无需考虑其他参与者的信息，只需上传自身的信息就能实现参与者效益最大化的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 考虑 服务器 竞争 联邦 学习 激励机制 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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