[发明专利]一种面向大规模物联网协同智能的无线联邦学习方法在审
| 申请号： | 202310197549.3 | 申请日： | 2023-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN116306915A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 田辉;刘珂妍;郑景桁;倪万里;聂高峰 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06N3/098 | 分类号： | G06N3/098;G06N3/082;G06N20/00;G06F9/50 |
| 代理公司： | 北京挺立专利事务所(普通合伙) 11265 | 代理人： | 高福勇 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向大规模物联网协同智能的无线联邦学习方法，针对大规模物联网场景下设备计算能力异构的问题，通过整合集中式学习和联邦学习来形成统一架构，使得计算能力较弱的设备得以参与全局模型训练。一方面，本发明通过集中式学习用户的数据重要性来确定数据样本选择策略，可以降低数据上传的通信开销和传输时间；另一方面，本发明通过对联邦学习用户的模型进行剪枝，可以在保证学习性能的前提下有效减少本地计算时间。应用本发明提供的联邦学习方法，可以实现不同类型用户的数据样本选择、模型剪枝和用户调度，有助于提高无线网络资源利用率并缓解物联网资源受限问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 大规模 联网 协同 智能 无线 联邦 学习方法 | ||
【主权项】：
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