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摘 要:本发明提供一种基于边缘智能的设备评估和联邦学习重要性聚合方法,包括如下步骤:云服务器初始化:云服务器生成初始模型,设备评估与选择:边缘服务器接收终端设备的资源信息,生成资源特征向量,并将所述资源特征向量输入评估模型,本地训练:边缘服务器选择智能设备后,将转存的初始模型发送所述智能设备,智能设备对初始模型在联邦学习中进行本地训练,得到本地模型;本地模型筛选:将本地模型发送到边缘服务器,通过比较本地模型与前一轮全局模型的损失值来判断是否为异常的模型;全局聚合:利用经典的联邦平均算法进行全局聚合。本发明提供的方法一方面解决了带有资源约束设备的训练瓶颈问题,另一方面提高模型聚合的效果以减少冗余的训练与通信消耗。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202011155848.3 | 专利名称: | 一种基于边缘智能的设备评估和联邦学习重要性聚合方法 |
申请日: | 2020-10-26 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F9/50搜分类 计算机硬件搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |