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申请/专利权人：山东大学
摘要：本申请涉及联邦学习模型训练进度控制技术领域，涉及一种面向联邦学习的数据分类同步控制方法及装置、介质。所述方法包括：云服务器初始化并下发全局模型；手机节点计算本地数据难度分布，云服务器计算本轮全局模型中的数据难度阈值；手机节点根据阈值筛选符合当前难度阶段的数据，进行本地训练；云服务器接收到模型更新，进行聚合，获得新的全局模型；对新的全局模型进行测试得到测试损失，判别测试损失是否满足切换阶段的条件，若满足则进入下一阶段，若不满足继续当前阶段；重复训练过程至训练完成。本发明以全局同步的方式实现自步学习由简单至困难的学习过程，提升了模型精度和收敛速度，具有良好的泛化性。
主权项：1.一种面向联邦学习的数据分类同步控制的手机相册分类方法，其特征在于，包括：云服务器初始化手机相册分类全局模型，随机选择参与本轮联邦学习的手机，并下发手机相册分类全局模型；手机节点计算本地相册数据难度分布，将分布信息上传至云服务器，云服务器计算本轮手机相册分类全局模型中的数据难度阈值，并将阈值下发给手机节点；手机节点根据阈值筛选符合当前难度阶段的数据，进行由易到难的本地训练，并将模型更新的部分上传至云服务器；云服务器接收到所有参与本轮联邦学习训练的手机节点的模型更新，使用模型更新进行聚合，获得新的全局模型；云服务器对新的全局模型进行测试得到测试损失，判别测试损失是否满足切换阶段的条件，若满足则进入下一阶段，若不满足继续当前阶段；重复训练过程至训练完成，云服务器得到训练完成的手机相册分类全局模型，并使用该模型对手机相册分类；云服务器计算本轮全局模型中的数据难度阈值计算公式如下： ，其中，为预定义的联邦自步因子，其控制数据难度阈值的大小，表示本轮全局模型中的最大损失分布，表示本轮全局模型中的最小损失分布；本轮全局模型中的最大损失分布和本轮全局模型中的最小损失分布具体公式如下： ，其中，是本轮选中的手机节点的集合，表示手机节点本地数据损失分布的最大值，表示手机节点本地数据损失分布的最小值； ， ，其中，和分别表示手机节点损失的均值和标准差。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 一种面向联邦学习的数据分类同步控制方法及装置、介质
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