[发明专利]高能效的联邦学习方法、装置、边缘服务器及用户设备有效
| 申请号： | 202110591514.9 | 申请日： | 2021-05-28 |
| 公开（公告）号： | CN113177367B | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 秦晓琦;刘欣;陈浩;刘宜明;刘宝玲 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N20/00;G06F119/12 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 丁芸;赵元 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种高能效的联邦学习方法、装置、边缘服务器及用户设备，应用于通信技术领域，包括：确定当前通信轮次的参与用户设备以及待分配给各个参与用户设备的带宽信息；向各个参与用户设备下发全局模型和带宽信息；接收各个参与用户设备上传的本地模型参数；对各个参与用户设备上传的本地模型参数进行聚合，得到更新后的全局模型；判断更新后的全局模型是否到达目标精度；如果更新后的全局模型未到达目标精度，则返回确定当前通信轮次的参与用户设备以及待分配给各个参与用户设备的带宽信息，直至更新后的全局模型到达目标精度。能够实现针对边缘网络中的联邦学习，在保证模型精度的同时降低学习时间。 | ||
| 搜索关键词： | 能效 联邦 学习方法 装置 边缘 服务器 用户 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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