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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本申请提出了一种数据异构和通信带宽受限环境下的高效联邦学习方法。在每轮通信中，各客户端对更新的模型参数进行混合压缩，并将其进行编码后发送至服务器。服务器接收并解码参数，通过判断当前通信轮次是否为跳过周期，决定对参数进行随机洗牌或聚合，以更新全局模型。随后，将更新后的全局模型发送回客户端继续训练，直至达到预设通信轮数。此方法通过创新的压缩技术，显著减少了通信开销，解决了数据异构性较大时的收敛问题。最后，通过实验验证了发明方法的有效性。
主权项：1.一种数据异构和通信带宽受限环境下的高效联邦学习方法，其特征在于，所述方法包括：S1、设定联邦系统包括一个服务器和N个客户端，每轮随机选择n个客户端参与本轮的通信；S2、服务器发送全局模型wt到被选择的客户端，其中t表示通信轮次，i为被选择的客户端；S3、每个客户端并行的做K轮本地训练，得到更新的本地模型其中k为本地训练轮次；S4、对客户端更新的模型参数进行压缩得到经过Huffman编码后再发送给服务器；S5、服务器端对接收的模型进行解码，利用周期跳过聚合机制，得到全局模型wt+1；S6、判断是否达到通信轮次，若达到，结束训练；如果没达到，则返回步骤S2继续训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 一种数据异构和通信带宽受限环境下的高效联邦学习方法
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