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专利信息

一种用于云际联邦学习的客户端模型聚合方法及相关系统【异议或纠错】

档案编号： CQ-151-9860-0011
档案文号：
专利权人： 申请人 
发布时间： 发布时间 
档案分类： 专利权 
分 类 号： 第G06F18/214;G06N20/00类
授权状态： 已授权
档案内容： 本发明公开了一种用于云际联邦学习的客户端模型聚合方法及相关系统,在每一轮联邦学习训练中云服务商在本地完成本地模型的训练,利用训练得到的模型参数进行组内和组间模型参数的差异性计算,然后计算组间差异与组内差异之间的绝对差距得到差异因子。根据确定的收敛阈值选择差异因子大于阈值的客户端参与下一轮联邦学习训练；解决了现有分布式云际计算缺乏隐私保护,在高异构客户端的云际联邦学习模型训练中,收敛效率和模型精度低下的问题。通过在每一轮联邦学习训练中筛选有益于加速模型收敛的客户端参与训练,本发明能实现高效的全局模型聚合,同时分别适配中心服务端及各个云服务商模型的训练数据和系统性能,保证模型的准确性和训练效率。
附件下载：  (原始资料备查)

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