基于多任务联邦学习的通信成本和模型鲁棒性优化方法.pdfVIP

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2023-05-04 发布于北京
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基于多任务联邦学习的通信成本和模型鲁棒性优化方法.pdf

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本发明公开了一种基于多任务联邦学习的通信成本和模型鲁棒性优化方法，在联邦学习的场景下，单个客户机需要训练多个用户型任务，其中客户机的模型由单个共享层和多个任务特定层组成；包括：1)服务器挑选并邀请客户机参与通信；2)客户机回应并发送信息给服务；3)服务器分发共享层给所有客户机；4)客户机组合模型；5)客户机使用优化算法本地训练模型；6)客户机量化压缩共享层并发送给服务器；7)服务器对共享层进行聚合；8)重复步骤1)‑7)直到满足要求。本发明方法能够在单个客户机训练多个用户型任务的联邦学习场景下，

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114219094 A (43)申请公布日 2022.03.22 (21)申请号 202111337548.1 (22)申请日 2021.11.10 (71)申请人华南理工大学地址