发明专利已授权

基于自适应半异步联邦学习的模型训练系统、方法及设备

📄 申请号：CN202310872459.X 📄 发布日：2026/08/18

著录项目信息

申请日

2023-07-14

公开号

CN117057438B

公开日

2025-06-06

申请人

湖北工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N20_00

IPC 分类号

G06N20_00 , G06N3_098 , G06F21_62 ,

技术画像

所属领域

联邦学习联邦学习分布式机器学习人工智能算法

应用场景

智慧医疗, 金融风控, 智慧城市, 工业互联网, 移动终端

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摘要

本发明公开了一种基于自适应半异步联邦学习的模型训练系统、方法及设备，系统包括客户端、服务器，客户端和服务器通过多轮交互实现模型的迭代更新以完成全局模型训练。在整个过程中客户端数据始终保存在客户端本地，同时客户端可以随时加入或退出本系统的模型训练。由于客户端的性能差异，不同客户端完成一次本地训练的用时不同，为了提高全局模型训练的效率，服务器在收到一定数量的本地模型参数后即刻开始进行局部模型参数的更新，并在等待一定时间后根据其余客户端本地模型的达到情况，自适应地决定是进行一次全局同步模型更新还是一次全局异步模型更新。本发明可灵活应用于分布式机器学习、分布式深度学习的应用场景中，具有很高的实用性。

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

一种采茶作业车

当前第 / 件

一种缓释抗菌凝胶组合物及其制备方法

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