[发明专利]智能家居场景下基于云边端的高效联邦学习方法在审
| 申请号： | 202310089208.4 | 申请日： | 2023-02-03 |
| 公开（公告）号： | CN115983405A | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 王光辉;白天水;罗振兴;何欣 | 申请（专利权）人： | 河南大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06F21/62 |
| 代理公司： | 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 | 代理人： | 刘莹莹 |
| 地址： | 475001 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提供一种智能家居场景下基于云边端的高效联邦学习方法。该方法包括：云端服务器获取学习任务并初始化初始模型，并下发至参与训练的通讯基站；通讯基站将学习任务及初始模型发送至参与训练的临时服务器及家居终端；家居终端根据本地数据和初始模型或第一中间模型进行本地训练，得到新的本地模型并传输至临时服务器；临时服务器将所有本地模型以及自身的本地模型进行加权聚合，得到第一中间模型并返回至各家居终端；重复执行前两个步骤，直至满足结束条件后，将第一中间模型传输至通讯基站；通讯基站对所有第一中间模型进行加权聚合，得到第二中间模型并返回至云端服务器；云端服务器对所有第二中间模型进行聚合，得到最终的全局模型。 | ||
| 搜索关键词： | 智能家居 场景 基于 云边端 高效 联邦 学习方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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