[发明专利]一种无线网络中异步联邦学习方法在审
| 申请号： | 202310460800.0 | 申请日： | 2023-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN116484976A | 公开（公告）日： | 2023-07-25 |
| 发明（设计）人： | 胡封晔;郑嘉宁;刘小兰;凌壮;那顺乌力吉;陈明晖;马军 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11465 | 代理人： | 李冉 |
| 地址： | 130012 吉林*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明涉及联邦学习技术领域，具体涉及一种无线网络中异步联邦学习方法，包括：构建包括N个用户和一个基站的基于联邦学习的无线网络系统架构；在每轮训练开始时，基站对用户进行分组，并选择每组通信链路状态最好的用户作为“header”，将全局模型发送给每组的“header”；每组的“header”将全局模型发送给给定用户，进行本地模型的训练；各“header”按预设规则对训练完成的组内用户进行调度，接收被调度用户上传的本地模型进行聚合，生成组模型；各“header”将生成的组模型同步上传到基站，基站再对各个组模型进行聚合，生成全局模型。本发明考虑无线网络中复杂的信道环境，提高模型的训练精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 无线网络 异步 联邦 学习方法 | ||
【主权项】：
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