[发明专利]基于在线联邦迁移学习的码率自适应策略高效训练方法在审
| 申请号： | 202310687578.8 | 申请日： | 2023-06-12 |
| 公开（公告）号： | CN116938887A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 陈浩;郑倩媛;马展 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | H04L65/1045 | 分类号： | H04L65/1045;H04L65/1094;H04L65/752;G06N3/045;G06N3/084 |
| 代理公司： | 江苏法德东恒律师事务所 32305 | 代理人： | 李媛媛 |
| 地址： | 210046 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提供一种基于在线联邦迁移学习的码率自适应策略高效训练方法，步骤为：(1)用户客户端经过动态网络条件鉴别器鉴别网络类型和交通方式；(2)根据鉴别器的鉴别结果将用户聚类成规定的组别，组内用户进行联邦学习；(3)每一组的中心节点初始化加载预训练离线模型，作为初始全局模型；(4)中心节点将全局模型参数发送给组内所有用户；(5)组内用户以全局模型为基础，在线迁移训练本地模型参数，定期向中心节点发送本地更新模型参数；(6)中心节点聚合组内所有用户模型参数训练得到全局模型；(7)重复上述步骤，直至中心节点的聚合全局模型训练完毕。本发明在保证用户实时视频会话质量的同时，大大缩短在线学习模型的训练时间。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 在线 联邦 迁移 学习 自适应 策略 高效 训练 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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