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一种应用于物联网的联邦学习方法和系统 

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申请/专利权人:广西通信规划设计咨询有限公司

摘要:本申请实施例提供了一种应用于物联网的联邦学习方法和系统,本申请通过在具有相似关联关系的多个第二物联网节点的集合当中,以存在时间最长的一个第二物联网节点作为第一物联网节点,由第一物联网节点负责将所有第二物联网节点训练得到的参数聚合,由第二物联网节点基于全局参数进行本地模型训练,由服务器对第一参数进行训练,得到下一轮的全局参数并下发,直至模型的收敛。本方法划分出不同集合内的节点之间具有一定的相似度关系,使得集合内的训练参数属于同一分布,保证同一集合内的训练参数的可靠性和稳定性,然后由存在时间最长的物联网节点进行参数的聚合,保证第一参数的可靠性和稳定性,最终提升模型的精度。

主权项:1.一种应用于物联网的联邦学习方法,其特征在于,应用于服务器,所述方法包括:接收多个第一物联网节点的第一参数,所述第一参数是通过所述第一物联网节点将其所在集合内的所有第二物联网节点和所述第一物联网节点的第二参数聚合得到的参数,所述第二参数是所述第一物联网节点和所述第二物联网节点利用本地模型对第一训练次数的全局参数进行训练得到的参数,所述第一物联网节点是集合内的所有第二物联网节点中存在时间最长的一个,所述集合内包含所述第一物联网节点在内的且相互之间存在相似度关系的多个第二物联网节点;采用全局模型对所述第一参数进行训练,得到第二训练次数的全局参数,所述第二训练次数是所述第一训练次数的下一轮训练次数;将所述第二训练次数的全局参数发送至每一个第二物联网节点,以使每一个所述第二物联网节点执行下一轮训练,直至所述第二物联网节点的本地模型收敛。

全文数据:

权利要求:

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