[发明专利]一种基于参数选择和预同步的加速联邦学习方法

摘要

本发明涉及物联网技术领域，具体涉及一种基于参数选择和预同步的加速联邦学习方法，该加速联邦学习方法基于参数选择和预同步的联邦学习框架加速联邦学习的训练，该方法通过中心服务器向所有基站分发最新的全局模型，每个基站将接收到的全局模型分发给相连接的用户；用户通过本地训练回合集合训练全局模型，并计算接收的全局模型的梯度和模型参数；用户将选择部分模型参数传输到相连接的基站，基站通过有线链路广播基站之间的模型参数；将模型参数预同步，直到达到预定数量的预同步轮次时，在从所有基站接收到聚合结果后，中心服务器更新全局模型。本发明选择的参数传输和参数预同步，以减少系统开销，同时保持联邦学习模型训练性能。