发明专利已授权

一种面向异构边缘计算环境的分散联邦学习方法

📄 申请号：CN202310033009.1 📄 发布日：2025/12/10

著录项目信息

申请日

2023-01-10

公开号

CN116319368A

公开日

2023-06-23

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H04L41_14

IPC 分类号

H04L41_14 , H04L41_16 , H04L41_12 , H04L67_12 ,

技术画像

所属领域

联邦学习联邦学习边缘计算分布式机器学习

应用场景

智能物联网, 移动计算, 智慧城市, 工业互联网, 隐私保护

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摘要

本发明涉及一种面向异构边缘计算环境的分散联邦学习方法，属于大数据计算领域。该方法包括以下步骤：在联邦学习系统中，边缘节点初始化自己的模型；边缘节点根据本身的通信速率和计算能力计算通信成本函数，该成本函数表示边缘节点之间的匹配程度；节点基于贪婪算法选择成本函数较小的相邻节点作为匹配集；对于每个边缘节点，基于梯度和权重衡量边缘节点模型间的相似性，使用MonteCarlo方法进行从匹配集中选择邻居；节点从邻居处接收权重和更新模型，基于得到的数据，通过共识得到聚合模型；节点通过聚合模型，计算梯度下降，更新模型，并发给邻居。本发明使得具有相似数据分布的边缘节点协同训练模型，以节省额外的计算和通信延迟。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20250506

✅ 授权

20230711

?? 实质审查的生效：

20230623

📄 公开

一种基于潜在扩散模型的用户界面布局生成方法

当前第 / 件

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