[发明专利]一种去中心化联邦学习系统、方法、存储介质及计算设备有效
| 申请号： | 202310534928.7 | 申请日： | 2023-05-12 |
| 公开（公告）号： | CN116341691B | 公开（公告）日： | 2023-09-22 |
| 发明（设计）人： | 郭永安;李嘉靖;王宇翱;钱琪杰 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学;边缘智能研究院南京有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 张赏 |
| 地址： | 210046 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种去中心化联邦学习系统、方法、存储介质及计算设备，该系统包括：模型共享平面、与模型共享平面连接的边缘服务器，以及与边缘服务器连接的参与训练的终端设备；本发明基于终端设备资源信息进行全局模型分割，平衡各终端设备进行本地模型训练的时间差异，且分割策略会随着终端设备本地资源进行调整，保证每一次都选择最早训练完成时间最小的方案，可提高训练吞吐量、降低通信成本，从而加快训练进程。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 中心 联邦 学习 系统 方法 存储 介质 计算 设备 | ||
【主权项】：
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